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ImbSAM: 对于类不平衡识别中的锐度感知最小化的深入研究
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原文中文，约3300字，阅读约需8分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 类别不平衡是识别任务中的常见挑战，尾类样本稀少。
- Sharpness-Aware Minimization (SAM) 在类别不平衡情况下无法有效解决泛化问题。
- 研究发现，SAM 在尾类上存在严重过拟合，导致泛化瓶颈。
- 提出了 Imbalanced-SAM (ImbSAM) 算法，通过限制 SAM 的泛化范围来改善尾类的泛化能力。
- 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。
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