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Ergebnisse für “Sharpness-Aware Minimization”

SL‑SAM: Sparsere Schichten für effizientes Fine‑Tuning

Die Methode Sharpness‑Aware Minimization (SAM) sucht flache Minima im Verlustfeld, um die Generalisierung von Modellen zu verbessern. Ihr z…

arXiv – cs.LG 11.02.2026 05:00

Deterministische Adversarial‑Purification: PurSAMERE steigert Robustheit

In einer neuen Studie wird PurSAMERE vorgestellt, ein deterministisches Verfahren zur Adversarial‑Purification, das die Robustheit von Klas…

arXiv – cs.LG 09.02.2026 05:00

Neuer Ansatz NCSAM verbessert Lernleistung trotz fehlerhafter Labels

Ein neues Verfahren namens Noise‑Compensated Sharpness‑Aware Minimization (NCSAM) verspricht, das Lernen aus verrauschten Labels deutlich z…

arXiv – cs.AI 29.01.2026 05:00

X‑SAM: Optimiert SAM durch Eigenvektor‑Korrektur für bessere Generalisierung

Sharpness‑Aware Minimization (SAM) wurde entwickelt, um die Generalisierung von neuronalen Netzen zu verbessern, indem es den Verlust in ei…

arXiv – cs.LG 16.01.2026 05:00

FedWMSAM: Schnelles, flaches Federated Learning mit Momentum‑ und SAM

Ein brandneues Verfahren namens FedWMSAM verspricht, die beiden zentralen Herausforderungen des Federated Learning – schnelle Konvergenz be…

arXiv – cs.LG 01.12.2025 05:00

SAM steigert Robustheit von Offline-RL bei Datenkorruption

Offline-Reinforcement-Learning (RL) ist in der Praxis stark anfällig für Datenkorruption. Selbst die bislang robustesten Algorithmen scheit…

arXiv – cs.LG 25.11.2025 05:00

Bi-LoRA: Effizientes Sharpness‑Aware Fine‑Tuning für große Modelle

Die Feinabstimmung von hochgradig vortrainierten Modellen mit nur wenigen Daten bleibt eine große Herausforderung. Der Ansatz Sharpness‑Awa…

arXiv – cs.LG 28.08.2025 05:00

SAM in Tensor-Modellen: Norm‑Dynamik enthüllt – DAS verbessert Leistung

Die Optimierungsmethode Sharpness‑Aware Minimization (SAM) hat sich als wirkungsvolle Technik zur Verbesserung der Generalisierung in überp…

arXiv – cs.LG 15.08.2025 05:00