On the Minimal Degree Bias in Generalization on the Unseen for non-Boolean Functions
我们研究了随机特征 (RF) 模型和 Transformer 的域外泛化。我们首先证明，在“在看不见的 (GOTU) 上泛化”设置中，训练数据在域的某些部分完全可见，但在另一部分进行测试，对于小特征范围内的 RF 模型，收敛发生在最小程度的插值器上，就像布尔情况一样 (Abbe 等人，2023)。然后，我们考虑稀疏目标范围，并解释该范围与小特征范围的关系，但使用不同的正则化项，可以改变图片……
