在深度学习中，使用EMA（指数移动平均）对模型的参数做平均，来提高测试指标并且增加模型的鲁棒性。

EMA

指数移动平均（Exponential Moving Average）也叫权重移动平均（Weighted Moving Average），是一种给予近期数据更高权重的平均方法。

class EMA():
    def __init__(self, model, decay):
        self.model = model
        self.decay = decay
        self.shadow = {}
        self.backup = {}

    def register(self):
        for name, param in self.model.named_parameters():
            if param.requires_grad:
                self.shadow[name] = param.data.clone()

    def update(self):
        for name, param in self.model.named_parameters():
            if param.requires_grad:
                assert name in self.shadow
                new_average = (1.0 - self.decay) * param.data + self.decay * self.shadow[name]
                self.shadow[name] = new_average.clone()

    def apply_shadow(self):
        for name, param in self.mo