Python实现模型参数的平滑（Averaging）技术：SWA/EMA在训练末期的应用 大家好！今天我们要深入探讨一种在深度学习模型训练中非常有效的技术：模型参数的平滑，特别是其在训练末期的应用。我们将重点关注两种主流的平滑方法：随机权重平均（Stochastic Weight Averaging, SWA）和指数移动平均（Exponential Moving Average, EMA），并提供详细的Python实现代码。 1. 背景与动机：为何需要模型参数平滑？ 在深度学习模型的训练过程中，损失函数通常是一个高度非凸的函数。这意味着训练过程会存在很多局部最小值。标准的随机梯度下降（SGD）及其变体（如Adam）在训练过程中可能会陷入这些局部最小值，导致模型的泛化能力受到限制。 模型参数平滑的核心思想是，通过对训练过程中获得的多个模型参数进行平均，来得到一个更鲁棒、泛化能力更强的模型。这种平均可以有效地“平滑”损失函数曲面，使模型参数更接近全局最优解，或者至少位于一个更宽广的局部最优区域，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。 2. 随机权重平均（SWA）：一种简单而有效的平均策略 2.1 …