TensorBoardのスカラーグラフの「スムージング」パラメータの背後にある数学は何ですか？

Question

なんらかの移動平均だと思いますが、有効範囲は0〜1です。

Answer 1

それは 指数移動平均 と呼ばれ、以下はそれがどのように作成されるかについてのコード説明です。

すべてのrealスカラー値がscalarsと呼ばれるリストにあると仮定すると、平滑化は次のように適用されます。

def smooth(scalars: List[float], weight: float) -> List[float]:  # Weight between 0 and 1
    last = scalars[0]  # First value in the plot (first timestep)
    smoothed = list()
    for point in scalars:
        smoothed_val = last * weight + (1 - weight) * point  # Calculate smoothed value
        smoothed.append(smoothed_val)                        # Save it
        last = smoothed_val                                  # Anchor the last smoothed value

    return smoothed