Giới thiệu về Exponential Moving Average (EMA) trong Học Sâu

Trong lĩnh vực học sâu (deep learning), việc cải thiện chất lượng mô hình huấn luyện luôn được ưu tiên hàng đầu. Một trong những phương pháp phổ biến để giảm nhiễu (noise) trong quá trình cập nhật trọng số (weights) là sử dụng kỹ thuật Exponential Moving Average (EMA). Kỹ thuật này không chỉ giúp làm mượt kết quả mà còn nâng cao độ chính xác của mô hình.

Tầm Quan Trọng của Việc Giảm Nhiễu trong Huấn Luyện

Chất lượng của mô hình deep learning gắn liền với quá trình huấn luyện. Nhiễu trong tập dữ liệu thường dẫn đến các biến động không cần thiết trong việc cập nhật trọng số. Để khắc phục tình trạng này, việc áp dụng các kỹ thuật như EMA có thể mang lại hiệu quả đáng kể.

Noise và Đối Phó với Nó

Trong quá trình huấn luyện, noise có thể xuất hiện do việc tối ưu hoá các trọng số dựa trên một lượng nhỏ dữ liệu được chọn ngẫu nhiên (mini-batch). Mặc dù phương pháp mini-batch giúp tính toán nhanh hơn, nhưng nó cũng dẫn đến độ chính xác kém trong việc ước lượng đạo hàm. Điều này làm cho quá trình hội tụ không ổn định. Kỹ thuật EMA giúp giảm thiểu ảnh hưởng của nhiễu này, tạo ra các trọng số ổn định hơn để dự đoán.

Khái Niệm về Moving Average

Moving average là một phương pháp làm mịn dữ liệu, rất hữu ích trong phân tích chuỗi thời gian. Phương pháp đơn giản nhất là Simple Moving Average (SMA), được tính bằng trung bình của k điểm dữ liệu gần nhất. SMA giúp giảm biến động và nêu bật các xu hướng trong dữ liệu.

Exponential Moving Average (EMA) là Gì?

EMA là một mở rộng của moving average, tính toán trung bình có trọng số với trọng số giảm dần cho các điểm dữ liệu trước đó. Công thức tính EMA được thể hiện như sau:

Nếu là lần lặp đầu tiên:
$$EMA_t = \Theta_1$$
Nếu không:
$$EMA_t = \alpha \cdot EMA_{t-1} + (1 - \alpha) \cdot \Theta_t$$

Trong đó, ( \alpha ) là hệ số làm giảm, thường được đặt trong khoảng [0, 1). Qua đó, EMA sẽ có tính nhạy cao hơn với các trọng số gần đây hơn.

Ví Dụ Về Cách Áp Dụng EMA trong Deep Learning

Khi huấn luyện mô hình học sâu, thay vì sử dụng trọng số của lần lặp cuối cùng, ta có thể dùng EMA của các trọng số trong suốt quá trình huấn luyện. Điều này giúp cải thiện chất lượng dự đoán của mô hình.

Mẫu Mã Cải Tiến Kỹ Thuật EMA trong Học Sâu

Dưới đây là mẫu mã cho thấy cách áp dụng EMA trong việc huấn luyện mô hình học sâu:

python Copy

class ModelEmaV2(nn.Module):
    def __init__(self, model, decay=0.9999, device=None):
        super(ModelEmaV2, self).__init__()
        self.module = deepcopy(model)
        self.module.eval()
        self.decay = decay
        self.device = device
        if self.device is not None:
            self.module.to(device=device)

    def _update(self, model, update_fn):
        with torch.no_grad():
            for ema_v, model_v in zip(self.module.state_dict().values(), model.state_dict().values()):
                if self.device is not None:
                    model_v = model_v.to(device=self.device)
                ema_v.copy_(update_fn(ema_v, model_v))

    def update(self, model):
        self._update(model, update_fn=lambda e, m: self.decay * e + (1. - self.decay) * m)

    def set(self, model):
        self._update(model, update_fn=lambda e, m: m)

Kết Luận

Kỹ thuật Exponential Moving Average (EMA) trong học sâu không chỉ giúp giảm nhiễu mà còn cải thiện chính xác và độ ổn định khi dự đoán. Việc ứng dụng EMA vào huấn luyện mô hình sẽ là một lựa chọn thông minh cho các nhà nghiên cứu và kỹ sư trong lĩnh vực học máy.

source: viblo

Kỹ Thuật Exponential Moving Average (EMA) trong Huấn Luyện Mô Hình Học Sâu