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本质就是以 指数式 递减加权的移动平均。 各数值的加权而随时间而指数式递减，越近期的数据加权越重，但较旧的数据也给予一定的加权。

指数加权平均（Exponentially Weighted Average, EWA） 是一种动态计算序列数据平均值的方法，通过对历史数据赋予指数衰减的权重，平衡 近期数据敏感性 和 长期趋势稳定性。 指数加权平均就利用了加权平均的思想，并且老的数据的权重是按照指数衰减的。 每天指数加权平均的值我们用 V i V i 表示，每天实际的收入值用 θ i θi 表示。 什么是指数加权平均 指数加权平均 (exponentially weighted averges)，也叫指数加权移动平均，是一种常用的序列数据处理方式。 实验结果表明，加入指数加权平均的模型在准确率、召回率和F1分数等方面均优于传统模型（如表1所示）。 这主要是因为深度学习-指数加权平均模型能够更好地处理数据的时序关系，并减小噪声和异常值对模型的影响。

本文介绍了一种比梯度下降更有效的算法优化技术——指数加权平均。 通过对温度数据的实例分析，详细解释了指数加权平均的计算方法及如何通过调整参数β获得更平滑的数据序列。 1. 什么是指数加权平均？ 指数加权平均也叫指数加权移动平均，是一种常见的序列数据处理方式。 计算公式如下： 其中， θ_t：为第 t 天的实际观察值， V_t: 是要代替 θ_t 的估计值，也就是第 t 天的指数加权平均值， β： 为 V_ {t-1} 的权重，是可调节的. 指数加权平均 (exponentially weighted averges)，也叫指数加权移动平均，是一种常用的序列数据处理方式。 指数加权平均是一种对时间序列数据进行平滑处理的方法。 它的核心思想是对历史数据赋予指数衰减的权重，最近的观测值权重较大，而较早的观测值权重逐渐减小。

在深度学习优化算法中，例如Momentum、RMSprop、Adam，都提到了一个概念，指数加权平均，看了Andrew Ng的深度学习课程后，总结一下什么是指数加权平均。

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