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告别偏差-方差权衡？过度参数化机器学习理论概述
本文简要概述了这一新兴的过度参数化 ML 理论（以下简称 TOPML），从统计信号处理的角度解释了这些最新发现。我们强调了将 TOPML 研究领域定义为现代 ML 理论子领域的独特方面，并概述了仍然存在的有趣开放问题。
来源:La Biblia de la IA摘要
«机器学习 (ML) 领域近期的快速发展提出了许多科学问题，挑战了该领域的长期教条。其中最重要的谜题之一是过度参数化模型的良好经验泛化。过度参数化模型相对于训练数据集的大小而言过于复杂，这导致它们完美地拟合（即插值）通常带有噪声的训练数据。这种噪声数据的插值传统上与有害的过度拟合有关，然而，最近观察到各种插值模型（从简单的线性模型到深度神经网络）在新的测试数据上具有极好的泛化能力。事实上，最近发现的双下降现象表明，高度过度参数化的模型在测试性能上通常比最佳的欠参数化模型更好。理解这种过度参数化状态下的学习需要新的理论和基础实证研究，即使对于最简单的线性模型也是如此。这种理解的基础是在最近对过度参数化线性回归和相关统计学习任务的分析中奠定的，这些分析导致了双下降的精确分析表征。本文简要概述了这种新兴的过度参数化 ML 理论（以下简称 TOPML），从统计信号处理的角度解释了这些最新发现。我们强调了将 TOPML 研究领域定义为现代 ML 理论子领域的独特方面，并概述了仍然存在的有趣的未解决的问题。»
🔘 论文页面：arxiv.org/pdf/2109.02355v1.pdf
🔘 论文页面作者
Yehuda Dar、Vidya Muthukumar、Richard G. Baraniuk
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