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新的网络优化方法：随机权值平均
传统的神经网络集成
一般我们说的「集成」（ensemble），就是组合若干不同的模型，让它们基于相同的输入做出预测，接着通过某种平均化方法决定集成模型的终预测。这个决定过程可能是通过简单的投票或取均值，也可能是通过另一个模型，该模型基于集成模型的结果，学习预测正确值或标签。岭回归是一种可以组合若干个不同预测的结果的方法，Kaggle 上卫星数据识别热带雨林竞赛的冠军就使用过这一方法。
快照集成是在每次学习率周期末尾保存模型，然后在预测时使用。
集成应用于深度学习时，组合若干网络的预测以得到一个终的预测。通常，使用好几个不同架构的神经网络比较好，因为不同架构的网络一般会在不同的训练样本上犯错，因而集成的收益会更大。
快照集成使用周期性学习率退火
当然，你也可以集成同一架构的模型，也许效果会出乎意料的好。就好比这篇快照集成的论文，作者在训练同一个网络的过程中保存了不同的权值快照，然后在训练之后创建了同一架构、不同权值的集成网络。这么做可以提升测试的表现，同时也超省钱——因为你只需要训练一个模型、训练一次就好，只要记得随时保存权值就行。
你可以仔细阅读下文章开头提到的那的关于学习率的文章。如果你到目前为止还没有尝试过周期性学习率，那你真该去试试，它正在成为当前效果的、也标准的做法，它简单易上手，计算量很轻，可以说非常事半功倍了。

网络公司如何在竞争中生存下来？
网络行业就业十年以上的网络公司和同行交流就知道近几年网络行业变的不太景气，给企业提供建设等等现在已经在走下坡路。现在网络产品越来越多，类别也多样化，那作为网络公司该怎么适应新的环境。
首先：无论是什么公司都要记住一个点，公司是以营利为目的，如果不是营利为目的那就不要选择开公司，增加利润，减少开支，达到收支平衡并有富余，这才是公司生存的基础。
公司是以营利为目的的组织
其次：增加内核（公司核心竞争力的提升和公司文化的提升和产品的不断的根据客户需要研发和更新，这样公司价格就有话语权），做每个行业都必须要有自己的独到之处，如果同质化那就意味着这家公司离生死存亡不远了，因为同质化使得公司竞争压力变大，很多公司往往进行价格战，价格战意味着加速公司消亡。
第三：做好人员管理，高管、办公室人员、销售人员、售后人员等协调一致，因为人员流动性太大对公司效率降低并增加成本。现在很多公司用电话机器人代替人工，但是效果并不好，因为电话机器人毕竟太机械没有感情，电话机器人只能是打开公司知名度，而获客确实差了很多。

随机权值平均（Stochastic Weight Averaging，SWA）
随机权值平均只需快速集成的一小部分算力，就可以接近其表现。SWA 可以用在任意架构和数据集上，都会有不错的表现。根据论文中的实验，SWA 可以得到我之前提到过的更宽的极小值。在经典认知下，SWA 不算集成，因为在训练的终阶段你只得到一个模型，但它的表现超过了快照集成，接近 FGE。

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