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RSAM：使用黎曼尖锐感知最小化的流形学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
Sharpness-Aware Minimization (SAM)是一种新的程序，通过同时最小化损失值和损失锐度来提高模型泛化能力。实验结果表明，SAM在多个数据集和模型上都取得了最新的最好结果，并且具有很好的抗噪性能。
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关键要点
- Sharpness-Aware Minimization (SAM) 是一种新颖、有效的程序。
- SAM 通过在局部参数空间中同时最小化损失值和损失锐度来提高模型泛化能力。
- 实验结果表明，SAM 在多个数据集和模型上取得了最新的最好结果。
- SAM 提供了与最先进的噪声标记学习特定过程相当的抗噪性。
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