ImbSAM: 对于类不平衡识别中的锐度感知最小化的深入研究

本文研究了类别不平衡挑战对识别任务的影响，发现Sharpness-Aware Minimization (SAM)无法解决泛化问题。为此，提出了Imbalanced-SAM (ImbSAM)算法，通过限制类别无关的SAM的泛化范围来改善对尾类的泛化。实验证明ImbSAM在长尾分类和半监督异常检测等应用中显著提高了性能。