Leveraging Extragradient for Effective Sharpness-Aware Minimization in Deep Learning
利用外梯度实现深度学习中有效的锐度感知最小化
机构 * SGIT AI Lab, State Grid Corporation of China(国网SGIT人工智能实验室) ; School of Management, Xi’an Jiaotong University(西安交通大学管理学院) ; School of Software, Xi’an Jiaotong University(西安交通大学软件学院)
AI总结 研究针对深度学习泛化难题,基于SAM提出EISAM优化器,通过两步更新过程提升泛化性能,对扰动半径敏感度降低。实验表明其在测试准确率和训练效率上优于多种优化器,理论分析证实其收紧泛化边界,还提供实用调优指导。