SAM-on-the-Curve：面向鲁棒权重插值的锐度感知模式连通
原文标题：SAM-on-the-Curve: Sharpness-Aware Mode Connectivity for Robust Weight-Space Interpolation
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论文指出低损失模式连通性只约束一维轨迹而忽略邻域，提出锐度模式连通（SMC），对极小极大泛函应用一阶锐度感知近似，使整条曲线邻域保持平坦。在CIFAR-10-C严重模糊损坏下比标准MC最高提升6.09%绝对精度，并产生负损失壁垒。
- 问题
- 低损失模式连通只约束一维路径，邻域未受约束，分布偏移下易碎。
- 方法
- 提出锐度模式连通SMC，对极小极大泛函做一阶锐度感知近似，使整条曲线邻域保持平坦。
- 结果
- CIFAR-10-C严重模糊损坏下比标准MC最高提升6.09%绝对精度
- 影响
- 提升权重插值/模型合并的鲁棒性，对模型融合与部署稳定性有直接价值。
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SMC把模式连通从一维低损失轨迹扩展为邻域平坦，CIFAR-10-C严重模糊下比标准MC最高提升6.09%绝对精度。
- •论文指出低损失模式连通只约束一维轨迹，曲线可能穿过分布偏移下脆弱的锐利山脊
- •提出锐度模式连通SMC，对极小极大泛函做一阶锐度感知近似，强制整条曲线邻域平坦
- •CIFAR-10-C严重模糊损坏下，SMC比标准MC最高提升6.09%绝对精度
- •SMC产生负损失壁垒，路径内部点模型可优于两端点平均损失
- •在ResNet-18、VGG16-BN、ViT-Tiny及CIFAR-10、ImageNet-100上验证
为什么重要：权重平均、模型集成与模型合并都依赖模式连通，若邻域平坦性可优化，这些实用技术的鲁棒性上限会被抬高。
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