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Temperon：以更少训练时间达到全时 SAM 质量
论文提出 Temperon 训练策略：前 43% 轮次用普通 SGD 探索，随后一次性切换，将整个余弦退火阶段交给 SAM 包裹的 Muon 精修器。在 CIFAR、SVHN、Tiny ImageNet 上精度追平全时 SAM，并在三个数据集上提前 32%–35% 达到最难目标。该分配规律可迁移至…
arXiv cs.LG46 天前
#SAM
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SAM 提升细菌拉曼光谱分类精度助力便携诊断
针对抗菌药物耐药性诊断，拉曼光谱有望实现数小时内的便携检测，但现有算法在有限数据上泛化差且依赖复杂预处理。论文采用锐度感知最小化（SAM）提升临床细菌分离株分类的泛化能力，单次划分精度最高提升 10.5%，所有划分平均提升 2.7%。结果表明 SAM 可推动 AI 拉曼光谱工具的临床应用。
arXiv cs.LG45 天前