swa 的工作原理。它只儲存兩個模型，而不是許多模型的整合：
第乙個模型儲存模型權值的平均值（wswa）。在訓練結束後，它將是用於**的最終模型。
第二個模型（w）將穿過權值空間，基於週期性學習率規劃探索權重空間。
swa權重更新公式
在每個學習率週期的末尾，第二個模型的當前權重將用來更新第乙個模型的權重（公式如上）。因此，在訓練階段，只需訓練乙個模型，並在記憶體中儲存兩個模型。**時只需要平均模型，基於其進行**將比之前描述的整合快很多，因為在那種整合中，你需要使用多個模型進行**，最後再進行平均。
參考資料：
OFDM的工作原理解釋
那麼下面開始介紹dfdm ofdm即正交頻分復用 orthogonal frequency division multiplexing 是多載波調製的一種，通俗來說就是通過多條互相沒有關係的通道傳輸不同的資訊。ofdm現在主要用於4g通訊上，並且由於其頻帶利用率高，抗多徑能力強，能有效抑制isi 符...
如何理解卷積神經網路中的權值共享
權值共享這個詞最開始其實是由lenet5模型提出來，在1998年，lecun發布了lenet網路架構，就是下面這個 雖然現在大多數的說法是2012年的alexnet網路是深度學習的開端，但是cnn的開端最早其實可以追溯到lenet5模型，它的幾個特性在2010年初的卷積神經網路研究中被廣泛的使用 其...
通道 卷積核 神經元 權值共享的理解
1.通道和卷積核的理解 我們有rgb三通道的輸入影象，那麼我們如果獲得乙個特徵，那麼我們需要乙個卷積核，而這乙個卷積核包含三個矩陣。三通道的rgb影象通過這樣的卷積就會變成乙個通道的。比如我輸入的是rgb三個通道的影象7 7 3，那麼我們如果想得到乙個影象的乙個特徵，那麼我們需要1個3 3的卷積核，...