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动量 - SAM：无需计算开销的锐度感知最小化
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
最近提出的深度神经网络优化算法SAM通过扰动参数引导优化到损失平坦的参数空间区域。动量-SAM（MSAM）通过在累积动量向量的方向上扰动参数实现低锐度。通过评估MSAM揭示了NAG、SAM和MSAM在训练优化和泛化方面的分离机制的洞察。
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关键要点
- 最近提出的深度神经网络优化算法SAM通过扰动参数引导优化到损失平坦的参数空间区域。
- 动量-SAM（MSAM）通过在累积动量向量的方向上扰动参数实现低锐度。
- MSAM在计算开销和内存需求上不会对SGD或Adam产生重大影响。
- 通过详细评估MSAM，揭示了NAG、SAM和MSAM在训练优化和泛化方面的分离机制的洞察。
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