CAP-SAM:曲率感知自适应扰动方法

研究者 Alessia Rossi、Felipe Campelo 和 Gabriel L. Oliveira 提出 CAP-SAM，一种针对 Sharpness-Aware Minimisation (SAM) 的曲率感知自适应扰动方法。它把 SAM 的固定扰动半径 ρ 重新解释为扰动信号强度，依据 sharpness ratio 调节扰动半径，以更有效地搜索损失曲面上稳健的极小值，改善 SAM 固定半径忽略局部曲率的问题。 作者称，CAP-SAM 在非凸随机设定下保持与标准 SAM 相同的收敛速率；在 CIFAR-10、CIFAR-100 和 ImageNet 上，该方法在多种网络架构中持续优于 SAM 及其主要变体。上述结论出自论文自述，尚未标注独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。