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快照集成（Snapshot Ensembling）
初，SGD 会在权值空间中跳出一大步。接着，由于余弦退火，学习率会逐渐降低，SGD 将逐渐收敛于某个局部解，算法将保存一个模型的「快照」，把它加入集成模型。接着学习率重置为高值，SGD 再次迈一大步，找到另一个局部极值，以此类推。
快照集成的周期长度为 20 到 40 个 epoch。较长的学习率周期是为了在权值空间中找到足够具有差异化的模型，以发挥集成的优势。如果模型太相似，那么集成模型中不同网络的预测将会过于接近，以至于集成并不会带来多大益处了。
快照集成表现优异，提升了模型的表现，但快速几何集成效果更好。
快速几何集成（Fast Geometric Ensembling，FGE）
《DNNs 的损失表面、模式连接和快速集成》中提出的快速几何集成 FGE 和快照集成非常像，但是也有一些独特的特点。它们的不同主要有两点。，快速几何集成使用线性分段周期学习率规划，而不是余弦变化。第二，FGE 的周期长度要短得多——2 到 4 个 epoch。乍一看大家肯定直觉上觉得这么短的周期是不对的，因为每个周期结束的时候的得到的模型互相之间离得太近了，这样得到的集成模型没有什么优势。然而作者们发现，在足够不同的模型之间，存在着损失较低的连通路径。我们有机会沿着这些路径用较小的步长行进，同时这些模型也能够有足够大的差异，足够发挥集成的优势。因此，相比快照集成， FGE 表现更好，搜寻模型的步长更小（这也使其训练更快）。

SWA 的直觉来自以下由经验得到的观察：每个学习率周期得到的局部极小值倾向于堆积在损失平面的低损失值区域的边缘（上图左侧的图形中，褐域误差较低，点W1、W2、3分别表示3个独立训练的网络，位于褐域的边缘）。对这些点取平均值，可能得到一个宽阔的泛化解，其损失更低（上图左侧图形中的 WSWA）。

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在每个学习率周期的末尾，第二个模型的当前权重将用来更新个模型的权重（公式如上）。因此，在训练阶段，只需训练一个模型，并在内存中储存两个模型。预测时只需要平均模型，基于其进行预测将比之前描述的集成快很多，因为在那种集成中，你需要使用多个模型进行预测，后再进行平均。

第四：降低公司成本（包括：公司租金、耗材损失、公司税收、员工的获得和公司获利匹配等等），员工和公司运营者始终是矛盾体，这无可否认（员工总是抱怨公司给的工资太低，员工经常挂在嘴里的一句话是：什么都涨，就是工资不涨，而公司经营者总是诉苦：办公室租金又涨了、公司的损耗又增加了、员工的福利过节日都得发等等），但是员工和公司如何达到共识点这个才是重要，员工付出价值获得想要的工资，公司又可以盈利这才是真正的双赢。
降低公司成本需要各方面的协调
第五：运用多种销售管理制度，现在人员工资是影响公司大的开支之一，现在有的杭州公司实行合伙人模式，有会议和公司活动参加，增加凝聚力，平时有销售业务就可以获得提成，这个也是有效的降低公司成本的模式，而且也调动了销售的积极性。
第六：选择合适公司的推广模式，比如互联网宣传等，高效的推广可以增加公司曝光率，可以部分代替公司销售。
第七：做好售后，从古到今生意都是从生到熟，而想要扩大生意则是互相介绍。
第八：要获得更多的客户需要比同行更优质的产品、售后服务、解决问题的能力、增加品牌知名度等。

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