好的，没问题。 大Batch训练的泛化鸿沟：利用锐度感知最小化（SAM）优化器寻找平坦最小值 各位同学，大家好。今天我们来讨论一个在深度学习中非常重要且具有挑战性的问题：大Batch训练的泛化鸿沟。我们将深入探讨这个问题，并重点介绍如何利用锐度感知最小化（SAM）优化器来缓解这个问题，寻找更平坦的最小值，从而提升模型的泛化能力。 什么是泛化鸿沟？ 在深度学习中，我们通常使用梯度下降等优化算法来训练模型。目标是找到一个模型参数，使得模型在训练集上的损失函数最小化。然而，我们的最终目标不是仅仅在训练集上表现良好，而是希望模型能够泛化到未见过的数据上，也就是测试集上。 泛化鸿沟是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现不佳的现象。也就是说，模型过拟合了训练数据。 使用大的Batch Size训练模型，虽然可以加速训练过程，但通常会导致更差的泛化性能，这就是所谓的大Batch训练的泛化鸿沟。具体来说，大Batch训练倾向于收敛到尖锐的最小值点，而小Batch训练更容易收敛到平坦的最小值点。 尖锐最小值 vs. 平坦最小值 尖锐最小值： 损失函数在参数空间中呈现一个陡峭的峡谷状。即使参数稍微偏 …