- 指数移動平均 (デフォルト)
- ガウス平滑化
- 移動平均
- 指数移動平均 - Tensorboard (非推奨)
指数移動平均 (デフォルト)
指数平滑化は、時系列データを指数的に減衰させることで、過去のデータポイントの重みを滑らかにする手法です。範囲は 0 から 1 です。背景については 指数平滑化 をご覧ください。時系列の初期値がゼロに偏らないようにするためのデバイアス項が追加されています。 EMA アルゴリズムは、線上の点の密度(x 軸範囲の単位当たりのy 値の数)を考慮に入れます。これにより、異なる特性を持つ複数の線を同時に表示する際に、一貫した平滑化が可能になります。
これが内部でどのように動作するかのサンプルコードです:
ガウス平滑化
ガウス平滑化(またはガウスカーネル平滑化)は、標準偏差が平滑化パラメータとして指定されるガウス分布に対応する重みを用いてポイントの加重平均を計算します。入力 x 値ごとに平滑化された値が計算されます。 ガウス平滑化は、TensorBoard の振る舞いと一致させる必要がない場合の標準的な選択肢です。指数移動平均とは異なり、ポイントは前後の値に基づいて平滑化されます。 これがアプリ内でどのように見えるかはこちらをご覧ください in the app:移動平均
移動平均は、与えられた x 値の前後のウィンドウ内のポイントの平均でそのポイントを置き換える平滑化アルゴリズムです。詳細は “Boxcar Filter” を参照してください https://en.wikipedia.org/wiki/Moving_average。移動平均のために選択されたパラメータは、Weights and Biases に移動平均で考慮するポイントの数を伝えます。 ポイントが x 軸上で不均一に配置されている場合は、ガウス平滑化を検討してください。 次の画像は、アプリ内での移動アプリの表示例を示しています in the app:指数移動平均 (非推奨)
TensorBoard EMA アルゴリズムは、同じチャート上で一貫したポイント密度を持たない複数の線を正確に平滑化することができないため、非推奨とされました。指数移動平均は、TensorBoard の平滑化アルゴリズムと一致するように実装されています。範囲は 0 から 1 です。背景については 指数平滑化 をご覧ください。時系列の初期値がゼロに偏らないようにするためのデバイアス項が追加されています。 これが内部でどのように動作するかのサンプルコードです: