1.buffԴ?源码?
2.SWA (Stochastic Weight Average)

buffԴ??

       不知道这样写是不是符合你的要求？

       public class Temp {

        public static void main(String[] args) {

        String str = String.valueOf();

        StringBuffer buff = new StringBuffer();

        System.out.println(str);

        for(int i=str.length()-1;i>=0;i--){

        buff.append(str.charAt(i));

        }

        String retStr = buff.toString();

        Integer retInt = Integer.valueOf(retStr);

        System.out.println(retInt);

        }

       }

SWA (Stochastic Weight Average)

       SWA（Stochastic Weight Averaging），一种调参技巧，源码其实质是源码通过连续更新后的权重计算平均值，而非保存历史权重。源码PyTorch.contrib提供了相应的源码形态颈线位指标源码源码实现，让我们通过一个简单的源码mfcapi函数源码测试代码来了解如何使用：

       代码中前两个参数的作用在于设置更新的规则，例如，源码s和f分别代表滑动窗口大小和步长。源码内部机制是源码(optimizer的state字典)为每个权重维护一个字典，记录swa_buff（用于计算均值的源码tensor）和相关计数。

       举个例子，源码当s=3，源码f=3时，源码integer分析源码只有在第1、源码2、源码3步之后，权重才会被包含在均值计算中。直播社交源码下面进行实验，以CIFAR-为例，首先不使用SWA，记录训练过程:

       加入SWA后，瀑布雨源码模型性能显著提升，如无BN更新，提升%；当加入BN更新，性能进一步提升至%。这表明尽管在某些情况下BN更新可能带来影响，但SWA确能有效提升性能。

       那么，为何平均权重就能产生效果呢？可以直观地通过以下图形解释：图形展示了SWA和SGD解的差异。SWA解位于loss曲线的平坦区域，使得模型在训练过程中损失变化平稳，有利于泛化性能的提高。

       图形的绘制方法虽然未在文中详细说明，但推测是将SWA和SGD解表示为x1和x2，通过变量w进行加权平均，当w=0时代表SWA，w=时代表SGD。这展示了SWA的稳定性在对抗训练扰动和优化泛化方面的重要性。