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Convergence of Sharpness-Aware Minimization Algorithms Using Increasing Batch Size and Decaying Learning Rate
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了锐度感知最小化算法（GSAM）在深度神经网络训练中的收敛性。GSAM通过逐步增大批量大小和衰减学习率，更有效地找到平坦的局部最小值，从而提升模型的泛化能力。
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关键要点
- 本研究探讨了锐度感知最小化算法（GSAM）在深度神经网络训练中的收敛性。
- GSAM通过逐步增大批量大小和衰减学习率，更有效地找到平坦的局部最小值。
- 理论分析表明，GSAM在训练中能够更有效地收敛。
- 数值比较显示，GSAM比使用恒定批量大小和学习率的方法能找到更平坦的局部最小值。
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