深層学習におけるSWA（Stochastic Weight Averaging）を解説。SGDの最終重みだけでなく、学習軌道上の複数の重みを平均化することで、未知データへの汎化性能を高める手法です。訓練損失が十分に収束した後の最適化における新たな視点を提供します。