Die Flachheitsoptimierung kann die Architekturvielfalt von neuronalen Netzwerken beeinflussen, indem sie zu einer gezielteren Suche nach Architekturen führt, die sowohl leistungsstark als auch robust sind. Durch die Betonung von Flachheit in der Verlustlandschaft können bestimmte Architekturen bevorzugt werden, die zu flacheren Minima führen und somit eine verbesserte Robustheit aufweisen. Dies könnte dazu führen, dass bestimmte Architekturmerkmale oder -strukturen häufiger in den identifizierten optimalen Modellen auftreten. Die Flachheitsoptimierung könnte auch dazu beitragen, die Vielfalt der gefundenen Architekturen zu verringern, da bestimmte Merkmale oder Strukturen aufgrund ihrer Flachheitseigenschaften bevorzugt werden. Insgesamt könnte die Flachheitsoptimierung die Architekturvielfalt beeinflussen, indem sie zu einer gezielteren Suche nach robusten Modellen führt.