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提供了相应的源码精准箱体指标源码源码实现，让我们通过一个简单的源码网站裂变推广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，源码网站在源码翻译只有在第1、源码2、源码3步之后，权重才会被包含在均值计算中。吃瓜论坛源码下面进行实验，以CIFAR-为例，首先不使用SWA，记录训练过程:

       加入SWA后，反编译不了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。