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本文引入了尖锐模式连接 (SMC) 来增强神经网络中权重空间插值的鲁棒性，通过优化整个路径的平坦性，在分布偏移下实现了显著的准确性提升。
本文提出 ManiF-SMC，一种完全在表征空间中运行的近似机器遗忘方法，通过将擦除样本从其原始学习的流形表征推向保留数据中其最近的语义邻居，并使用由自模式连通性模块引导的基于边界的三元组损失来实现自适应边界。