tensorflow tf.train.ExponentialMovingAverage() （滑动平均模型）（移动平均法 Moving average，MA）（用于平滑数据波动对预测结果的影响）
tf.train.ExponentialMovingAverage
函数定义
tensorflow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage来实现滑动平均模型，他使用指数衰减来计算变量的移动平均值。
tf.train.ExponentialMovingAverage.__init__(self, decay, num_updates=None, zero_debias=False, name="ExponentialMovingAverage"):
decay是衰减率在创建ExponentialMovingAverage对象时，需指定衰减率（decay），用于控制模型的更新速度。影子变量的初始值与训练变量的初始值相同。当运行变量更新时，每个影子变量都会更新为：
num_updates是ExponentialMovingAverage提供用来动态设置decay的参数，当初始化时提供了参数，即不为none时，每次的衰减率是：
apply()方法添加了训练变量的影子副本，并保持了其影子副本中训练变量的移动平均值操作。在每次训练之后调用此操作，更新移动平均值。
average()和average_name()方法可以获取影子变量及其名称。
decay设置为接近1的值比较合理，通常为：0.999,0.9999等
参考文章：Tensorflow滑动平均模型tf.train.ExponentialMovingAverage解析
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