本文讨论了随机权重平均（SWA）及其变体在深度学习中的应用，强调其在提升模型泛化能力和稳定性方面的优势。研究表明，SWA、HWA、WASH等方法在图像分类和自然语言处理任务中显著提升了性能，且计算成本低。这些方法有效解决了模型过度自信和校准不佳的问题。