动量蒸馏EMA：模型优化中的指数平滑革命 一、EMA的数学本质与物理隐喻 指数移动平均（Exponential Moving Average, EMA）作为时间序列分析的核心工具，其数学表达式为：S<em>t=α⋅Xt+(1−α)⋅S</em>t−1S&……
动量蒸馏EMA：模型优化中的指数平滑革命 引言：从传统优化到动量蒸馏的范式转变 在深度学习模型训练中，参数更新策略直接影响模型的收敛性与泛化能力。传统随机梯度下降（SGD）通过固定学习率调整参数，但容易陷入……
