BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-05-05T00:00:00Z

Sensitivity-Aware Minimization of Neural Networks Based on Z-Score Gradient Filtering

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内容提要

本研究提出ZSharp方法，旨在解决深度神经网络优化中收敛至降低鲁棒性的尖锐极值问题。通过层级Z-score标准化和百分位数过滤，提升模型的泛化能力。实验结果表明，ZSharp在多个数据集和模型上优于传统方法。

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标签

ZSharp 优化 泛化能力 深度神经网络 鲁棒性