作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着深度学习模型的不断进步，神经网络已经从单纯的机器学习算法，转变成了处理图像、声音、文本等多种模态数据中最强大的工具。但是神经网络训练速度慢、泛化能力差、易受干扰，并且在某些情况下还会出现过拟合现象。因此，近年来人们对神经网络的训练过程进行优化，探索如何提升模型的性能和稳定性，并提出了许多有助于解决上述问题的策略，其中Stochastic Weight Averaging(SWA)算法就是一种比较成功的策略之一。
SWA算法的特点：
- 模型权重迭代平均，因此不需要重新初始化模型参数；
- 在每一轮训练结束后，通过将所有模型参数平均得到一个新的模型参数，作为最后一次迭代时的模型参数；
- 每次计算平均时，可以随机采样若干个模型参数来获得平均值，增强模型的鲁棒性；
- 在每次训练之后，可以对新的模型参数进行分析和评估，分析模型是否存在过拟合或欠拟合现象&#
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