tf.train.ExponetialMovingAverageの使い方について

Question

tesorflowのCNN(cifar10)で以下のコードがあったのですが、

def train(total_loss):
    loss_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.9, name='avg')
    losses = tf.get_collection('losses')
    loss_averages_op = loss_averages.apply(losses + [total_loss])

ここで
【質問1】tf.train.ExponentialMovingAverageというのは何を表しているのでしょうか？

【質問2】これをlosses(損失関数)に適用するのは何のために行っているのでしょうか？

Answer 1

移動平均を損失関数に適用しています。これにより長期的なstepのじくざくなグラフでも滑らかな曲線を得ることができます。

主にtensorboardで可視化するためにあるようなものだと思います