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模型在“自我优化”过程中也可以使用 EMA 方法。通过 EMA 方法更新自身参数，模型可以更平稳地改进，而不受单次更新带来的噪声影响。这种方法通常在半监督学习、自监督学习或强化学习中非常有效，因为它可以帮助模型在优化过程中保持稳定，并且在模型推理阶段提供更稳健的表现。

自我优化中的 EMA 应用流程

1. 模型参数初始化：假设模型的参数为 $\theta$，在训练初期保存一份用于 EMA 更新的初始参数 ${\theta }_{\text{EMA}}$。

2. 训练和自我优化迭代：

   • 前向传播：模型使用当前参数 $\theta$ 进行前向传播，计算损失并生成梯度。
   • 模型参数更新：根据损失值，应用梯度下降或其他优化方法更新模型参数 (\theta)。
   • EMA 参数更新：使用以下公式更新 EMA 参数 ${\theta }_{\text{EMA}}$，而不是直接用最新更新的参数：
     $${\theta }_{\text{EMA}}=\alpha \cdot {\theta }_{\text{EMA}}+(1-\alpha )\cdot \theta$$
     其中 $\alpha$ 是 EMA 的平滑系数（通常取值在 0.99 到 0.999 之间）。

3. 模型推理：在推理阶段，通常使用 EMA 参数 ${\theta }_{\text{EMA}}$ 而非最新的 $\theta$，因为 EMA 平滑后的参数能提供更稳定、可靠的输出。

优势

• 抑制参数波动：EMA 能有效减弱参数在训练过程中的波动，减少过度拟合的风险。
• 提高稳健性：自我优化中使用 EMA 更新可以增强模型在动态环境中的表现，尤其适用于存在噪声或数据分布变化的情况。
• 渐进式优化：EMA 更新的参数保留了模型历史状态，有助于模型逐步逼近最优解，而不是单次更新后的状态。