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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。

7、逛论坛，子：一些权重高的论坛我们可以申请，但是要对这个论坛有所了解（对于这点，我也在研究中，不便多说）
8、网上多加一些SEO的群：不懂就问，讨论知识，这点很重要有些时候我们回忽略百度的新变化，而群里会时间发布；
9、了解百度站长工具：时刻注意百度新动态，对于站长工具他的强大型，只有自己去把握了。

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）。

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