训练大型神经网络时，过拟合的挑战变得日益重要。为解决这一问题，Sharpness-Aware Minimization（SAM）作为一种有希望的训练方法出现，可在存在标签噪声的情况下提高神经网络的泛化性能。然而，对于非线性神经网络和分类任务领域，对 SAM 工作原理的深入理解仍然较为缺乏。本文通过演示为什么 SAM 对某种数据模型和两层卷积 ReLU 网络优于随机梯度下降（SGD），填补了这一空白。我们所研究问题的损失函数景观是非光滑的，因此基于 Hessian 信息的当前解释对于 SAM 成功的原因是不充分的。我们的结果解释了 SAM 的好处，特别是它能防止在早期阶段噪声学习，从而促进更有效的特征学习。在合成数据和真实数据上的实验证实了我们的理论。

Oct, 2023

本文引入了一种新颖、有效的程序，即 Sharpness-Aware Minimization (SAM)，通过在局部参数空间中同时最小化损失值和损失锐度，以提高模型泛化能力。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，同时也提供了与最先进的噪声标记学习特定过程相当的抗噪性。

Oct, 2020

本研究提出了一种高效的针对过度参数化深度神经网络的 Sharpness Aware Minimizer 方法的修改版 Efficient Sharpness Aware Minimizer，其中包括两种新的训练策略 - 随机权重扰动和敏感于模型锐度的数据选择，以提高模型的训练效率，实验结果表明，该方法与基本优化器相比较，可以节省高达 60% 的计算资源，而且能够保持或提高测试准确性。

Oct, 2021

Sharpness-Aware Minimization (SAM) 提供了一种替代随机梯度下降（SGD）的有效优化器，该方法通过平衡特征质量来改善数据集中冗余特征的学习。

May, 2024

训练过参数的神经网络可以得到相同训练损失水平但具有不同泛化能力的极小值。本文分析了过参数化对锐度感知最小化策略（SAM）行为的关键影响，并提供了经验和理论结果，表明过参数化对 SAM 具有重要影响。具体而言，我们证明了在随机设置中 SAM 可以实现线性收敛速度，并且发现 SAM 找到的具有线性稳定性的极小值相比 SGD 更加平坦且具有更均匀分布的 Hessian 矩。我们的实验结果进一步表明，随着模型过参数化程度的增加，SAM 的泛化性能持续改善。我们还展示了稀疏性在实践中为有效的过参数化提供了途径。

Nov, 2023

本文从理论角度分析了局部最小值的平坦程度与模型泛化性能的关系，提出了基于梯度强度的自适应 Sharpness-Aware Minimization 算法（GA-SAM）来发现更具鲁棒性的平坦局部最小值，其在自然语言任务上的表现令人满意。

Oct, 2022

本文提出了一种几乎不需要额外计算成本的 Sharpness-Aware Training 方法，能减少由超参导致的广义误差，该方法通过 KL 散度实现了一个平滑收敛点，获得了与 SAM 类似的效果，使训练更加高效。

May, 2022

最近，对于过参数化模型开发优化算法的兴趣不断增加，因为普遍认为实现泛化需要具有适当偏差的算法。本文针对仅考虑少数尖锐度测量值的文献提出了新的尖锐度测量方法，并证明了这些测量方法的普遍表达性，以及它们如何对模型的参数不变性有着显著的影响。此外，本文还提出了 Frob-SAM 和 Det-SAM 两种特定设计的具体优化框架，并通过大量实验证明了该框架的优势。

Jun, 2024

本文探讨了在进行差分隐私训练时，模型性能的降级问题，并提出了一种新的训练方法来缓解隐私和优化之间的权衡，实验证明该方法可以改善模型的性能。

Jun, 2023

Sharpness-Aware Minimization (SAM) relies on worst-case weight perturbations to improve generalization; we provide a more complete theoretical framework for SAM's success, analyze its implicit bias on diagonal linear networks and empirically on fine-tuning non-linear networks, and provide convergence results for non-convex objectives when used with stochastic gradients.

Jun, 2022