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1、指数移动平均（Exponential Moving Average）EMA概念和作用：
模型权重在最后的n步内，会在实际的最优点处抖动，所以我们取最后n步的平均，能使得模型更加的鲁棒。相比对权重变量直接赋值而言，移动平均得到的值在图像上更加平缓光滑，抖动性更小，不会因为某次的异常取值而使得滑动平均值波动很大。
作用是使得模型在测试数据上更加健壮，有更好的鲁棒性，在一定程度上提高最终模型在测试数据上的表现（例如accuracy、FID、泛化能力...）。
根据“https://github.com/zheng-yuwei/enhanced-UGATIT”上说的是：ema可以大幅提高模型稳定性和FID
在整个过程中，我们在训练的时候使用原始的权重，只有在test的时候才使用shadow weights。
2、EMA在深度学习上的计算方法：
 ：前 t -1 次更新的所有参数平均数，也称为“ 影子权重（shadow weights）”。
 ：t 时刻的模型权重weights。
 ：是一个常数，我们认为它是一个调节取前多少次参数平均的“权重参数”，在代码中一般写为decay，一般设为0.9-0.999。
Vt 和 β 的关系：
Andrew Ng在Course 2 Improving Deep Neural Networks中讲到，EMA可以近似看成过去 1/(1−β) 个时刻 V 值的平均。所以：
β = 0.91/(1−β) = 10Vt 表示取前10次权重的平均数据β = 0.51/(1−β) = 2Vt 表示取前2次权重的平均数据β = 0.9991/(1−β) = 1000Vt 表示取前1000次权重的平均数据
那么就是 β 越大，表示考虑2前 N-1 天/次的影响越大，而考虑当前第N天的影响越小。
3、代码实现
为什么update影子权重Vt的时候直接使用下面公式，按理说Vt-1不应该是前t-1次权重的平均值吗？
其实你看下下面的公式计算，就可以知道，我们只需要按照公式直接计算就可以了，每次的结果会叠加，所以就不需要求前t-1次权重的平均值，因为它是迭代进行的，而不是直接求出最后的。
class EMA():
def __init__(self, model, decay):
self.model = model
self.decay = decay
self.shadow = {}
self.backup = {}
# 得到 shadow weights，它是model weight的deepcocy值
def register(self):
for name, param in self.model.named_parameters():
if param.requires_grad:
self.shadow[name] = param.data.clone()
# 更新 shadow weights
def update(self):
for name, param in self.model.named_parameters():
if param.requires_grad:
assert name in self.shadow
new_average = (1.0 - self.decay) * param.data + self.decay * self.shadow[name]
self.shadow[name] = new_average.clone()
# 使用 shadow weights
def apply_shadow(self):
for name, param in self.model.named_parameters():
if param.requires_grad:
assert name in self.shadow
self.backup[name] = param.data
param.data = self.shadow[name]
# 应用原来的 weights 进行训练
def restore(self):
for name, param in self.model.named_parameters():
if param.requires_grad:
assert name in self.backup
param.data = self.backup[name]
self.backup = {}
# 初始化EMA
ema = EMA(model, 0.999)
ema.register()
# 训练过程中，更新完参数后，同步 update shadow weights
def train():
# 使用shadow weights（第t-1次的model的参数） 和 优化器更新后的model参数（第t次model的参数），
optimizer.step()
# 更新
ema.update()
# eval前，apply shadow weights；eval之后，恢复原来模型的参数
def evaluate():
# eval前
ema.apply_shadow()
# eval之后
ema.restore()
【炼丹技巧】指数移动平均（EMA）的原理及PyTorch实现 - 知乎
EMA(指数移动平均)及其深度学习应用_深度学习ema-CSDN博客
代码和深度理解：【炼丹技巧】指数移动平均（EMA）的原理及PyTorch实现 | 瓦特兰蒂斯
原文：深度学习中EMA的使用场景
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