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

提出了一种名为 LookSAM 的新算法，可以显著减少 Sharpness-Aware Minimization (SAM) 训练的额外成本，并在大批次训练场景下成功扩展批次大小以训练 Vision Transformers (ViTs) 模型。

Mar, 2022

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

SAM 的关键组件有助于改进模型泛化性能，而 F-SAM 则通过移除全梯度成分并利用随机梯度噪声来进一步提高模型的泛化性能。

Mar, 2024

最近提出的深度神经网络优化算法（Sharpness Aware Minimization）通过在梯度计算之前扰动参数，通过梯度上升步骤将优化引导到损失平坦的参数空间区域。我们提出了动量 - SAM（Momentum-SAM），通过在累积动量向量的方向上扰动参数，实现低锐度，而不会对 SGD 或 Adam 产生重大的计算开销或内存需求。通过详细评估 MSAM，我们揭示了 NAG、SAM 和 MSAM 在训练优化和泛化方面的分离机制的洞察。

Jan, 2024

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

本文介绍了 Sparse SAM 的有效训练方案，通过使用二进制掩码获取稀疏掩码，基于 Fisher 信息和动态稀疏训练提供了两种解决方案，理论上证明了 Sparse SAM 可以以相同的速度收敛，既有潜力加速训练，又可以有效平滑损失地形。

Oct, 2022

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

本文提出了一种自适应策略 AE-SAM 和 AE-LookSAM 来精准控制模型使用 sharpness-aware minimization（SAM）。经实验证明该方案具有较高效率和效果。

Apr, 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