いくつかの論文では、広い極小値（wide minima）の方が狭い極小値（narrow minima）よりも一般化性能が優れていると主張している。本論文では、広い極小値の一般化特性を裏付ける詳細な実験を行うだけでなく、新たな仮説である「広い極小値の密度は狭い極小値の密度よりも低い可能性がある」という主張について、実証的な証拠を提示する。さらに、この仮説をもとに、探索（explore）と活用（exploit）を適切にバランスさせる新しい学習率スケジュールを設計した。画像および自然言語処理の多様なデータセットにおいて、従来の手動で調整された学習率ベースラインと比較して、本手法は、同じ訓練予算で最大0.84%の絶対的精度向上を達成するか、あるいは元の報告された精度を維持しつつ、最大57%の訓練時間短縮を実現できることを示した。たとえば、高性能なモデルの学習率スケジュールをわずかに変更するだけで、IWSLT'14（DE-EN）データセットにおいて、最先端（SOTA）の精度を達成することができた。