FengHZ‘s Blog首发原创
Tensorflow官网上有一个Trick是这样的：
当训练参数到一定的步数之后，可以考虑采用 \(\hat{w_t}=mw_{t}+(1-m)w_{t-1}\) 来让参数收敛到一个更好的效果，但是这个有时候会有作用，有时候并没有作用
我觉得这个策略等价于调整momentum与学习率，特此给出证明与分析
1.弄清楚如何创建分支，合并分支，以及分支开发到一半回退回主枝
2.弄清楚如何把文件回退到指定的版本
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