深度学习--滑动平均模型
滑动平均值相当于将迭代的值，变得更加平滑，去除噪音，也就是把当前的值改变成前一个滑动平均值*β+当前值*(1-β)。
当加入参数时，衰减率随着迭代的次数的增加，逐渐增大，前期平滑后的值开始非常接近原始数据，后期逐渐接近上一个平滑的值，也是相当于前面平滑过后数据的平均值。
滑动平均值相当于将迭代的值，变得更加平滑，去除噪音，也就是把当前的值改变成前一个滑动平均值*β+当前值*(1-β)。
当加入参数时，衰减率随着迭代的次数的增加，逐渐增大，前期平滑后的值开始非常接近原始数据，后期逐渐接近上一个平滑的值，也是相当于前面平滑过后数据的平均值。