リポジトリのモデルのディレクトリににemaとnonema モデルが配置されている場合があります。違いを紹介します。
なお、通常はEMAモデルを利用します。

emaとは

EMA は Exponential Moving Averageの略で、指数移動平均の略です。

emaモデル

予測(出力)

EMAの情報が含まれているため、モデルの品質面でのパフォーマンスが向上します。また予測精度も上がります。
EMAの指数移動平均の値を参照するため、学習の突発的なノイズや突然の変化での影響が少ないです。そのため安定した予測ができます。

一方で、EMAを参照するため、ロジックが複雑になることとモデルのデータ構造が複雑になります。

学習

EMAにより学習ノイズの影響が少なくなるため、学習により汎用的なモデルを作成できます。また、過学習になる可能性も少ないです。指数移動平均を利用するため、収束が安定します。
一方で学習データが少ない場合には、学習不足になりやすいです。
指数移動平均を計算しモデルに記録するため、学習処理の計算コストは大きいです。また、ロジックも複雑になります。

nonemaモデル

予測(出力)

EMAの情報が含まれていないため、EMAを参照せずに動作しストレージへのアクセスや計算のオーバーヘッドが不要になり動作速度が速いです。
移動平均の情報が含まれないため学習データのノイズや突発的な変化に敏感であり、予測の安定度が低いです。

学習

EMAの情報を計算しないため、学習速度が高速になります。過学習しやすい傾向にあり、収束の安定性も低下します。

モデルにEMA情報を記録しないため、実装がシンプルになり、ディスクへのオーバーヘッドも少ないです。