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。

Convergence of Sharpness-Aware Minimization Algorithms Using Increasing Batch Size and Decaying Learning Rate
BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 ·
👤 个人中心
在公众号发送验证码完成验证