1、計算方法

設{a1,a2,a3,...,an},其衰減率為decay,對應的影子變數為：
{m1,m2,m3,...,mn},則：

mn=decay∗mn−1+(1−decay)∗an
可以展開來分析：
m1=a1
m2=decay∗a1+(1−decay)∗a2
m3=decay∗m2+(1−decay)∗a3=decay2∗a1+(1−decay)∗decay∗a2+(1−decay)∗a3
m4=decay∗m3+(1−decay)∗a4=decay3∗a1+(1−decay)∗decay2∗a2+(1−decay)∗decay∗a3+(1−decay)∗a4
..

....
以其類推
mn=decay∗mn−1+(1−decay)∗an=decayn−1∗a1+decayn−2∗(1−decay)+...+(1−decay)∗an
一般而言，為了使模型趨於收斂，會選擇decay為接近1的數，例如：
decay = 0.99;
那麼：
m1=a1
m2=0.99∗a1+0.01∗a2
m3=0.99∗m2+0.01∗a3=0.992∗a1+0.01∗0.99∗a2+0.01∗a3
我們發現初始值對後面影響非常大，若初始值與真實值偏差較大時，函式收斂速度非常慢；為了解決該問題，tensorflow提供了num_updates引數來動態設定decay的大小；
dec

ay=min{DECAY,

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