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Switch EMA：提供更好平缓度和锐度的免费午餐
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
在优化中使用模型EMA，提供了缩放规则，证明了其在不同架构、优化器和数据模态下的有效性。展示了模型EMA对目标模型优化的贡献，使得在小批量和大批量训练下使用EMA的方法能够以更高效的方式训练BYOL。
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关键要点
- 在优化中使用模型EMA，提供了缩放规则。
- 证明了EMA在不同架构、优化器和数据模态下的有效性。
- 展示了模型EMA对目标模型优化的贡献。
- 在小批量和大批量训练下使用EMA的方法能够更高效地训练BYOL。
- 在最佳化条件下，训练BYOL的壁钟时间降低了6倍。
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