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  1. TOOL · CL_206367 ·

    EMASAM 为模型泛化提供高效、稳定的 SAM 替代方案

    研究人员推出了一种名为 EMASAM 的新型优化技术，旨在提高模型泛化能力并降低计算成本。与传统的锐度感知最小化 (SAM) 不同，EMASAM 在其扰动步骤中无需额外的梯度计算。它通过利用主模型与其指数移动平均 (EMA) 影子模型之间的差异来指导扰动，从而提供了一种更稳定、更高效的替代方案。