软升软降中的隐式正则化

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过提出一种更加鲁棒的程序 SoftAD，该程序通过减少边界点和限制异常值的影响，保留升降效果，实现与 SAM 和 Flooding 竞争性分类准确度，同时保持更小的损失泛化差距和模型规范化。

本文介绍了一种名为SAM的训练方法，可以提高神经网络的泛化性能，特别是在存在标签噪声的情况下。SAM能防止在早期阶段噪声学习，从而促进更有效的特征学习。实验证实了理论。

Sharpness-Aware Minimization 标签噪声 泛化性能 特征学习 神经网络
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