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内容总结于《TensorFlow实战Google深度学习框架》
不知道大家有没有听过一阶滞后滤波法：
其中a的取值范围[0,1]，具体就是：本次滤波结果=(1-a)本次采样值+a上次滤波结果，采用此算法的目的是：
1、降低周期性的干扰；
2、在波动频率较高的场合有很好的效果。
而在TensorFlow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage 来实现滑动平均模型，在采用随机梯度下降算法训练神经网络时，使用其可以提高模型在测试数据上的健壮性（robustness)。
TensorFlow下的 tf.train.ExponentialMovingAverage 需要提供一个衰减率decay。该衰减率用于控制模型更新的速度。该衰减率用于控制模型更新的速度，ExponentialMovingAverage 对每一个待更新的变量（variable）都会维护一个影子变量（shadow variable）。影子变量的初始值就是这个变量的初始值，
上述公式与之前介绍的一阶滞后滤波法的公式相比较，会发现有很多相似的地方，从名字上面也可以很好的理解这个简约不简单算法的原理：平滑、滤波，即使数据平滑变化，通过调整参数来调整变化的稳定性。
在滑动平滑模型中， decay 决定了模型更新的速度，越大越趋于稳定。实际运用中，decay 一般会设置为十分接近 1 的常数（0.999或0.9999）。为了使得模型在训练的初始阶段更新得更快，ExponentialMovingAverage 还提供了 num_updates 参数来动态设置 decay 的大小：
用一段书中代码带解释如何使用滑动平均模型：
import tensorflow as tf
v1 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32)//初始化v1变量
step = tf.Variable(0, trainable=False) //初始化step为0
ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99, step) //定义平滑类，设置参数以及step
maintain_averages_op = ema.apply([v1]) //定义更新变量平均操作
with tf.Session() as sess:
# 初始化
init_op = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init_op)
print sess.run([v1, ema.average(v1)])
# 更新变量v1的取值
sess.run(tf.assign(v1, 5))
sess.run(maintain_averages_op)
print sess.run([v1, ema.average(v1)])
# 更新step和v1的取值
sess.run(tf.assign(step, 10000))
sess.run(tf.assign(v1, 10))
sess.run(maintain_averages_op)
print sess.run([v1, ema.average(v1)])
# 更新一次v1的滑动平均值
sess.run(maintain_averages_op)
print sess.run([v1, ema.average(v1)])
output：
[0.0, 0.0]
[5.0, 4.5]
[10.0, 4.5549998]
[10.0, 4.6094499]
