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了解过度参数化模型的成功似乎具有挑战性。部分,由于该过程的违反直觉。共同的智慧表明,在学习中,必须对问题的问题有一定的良好偏见,并且在学习时,我们需要将自己限制在不能过分贴上数据的模型类别中。这种直觉是通过经典学习模型(例如PAC LearningValiant [1984]以及回归Alon等人的理由证明的。[1997]。在这些古典模型中,甚至可以证明Vapnik和Chervonenkis [2015],Blumer等。[1989],学习需要比学习类别的能力更多的示例,并且避免插值对于概括是必要的。这些结果是在与分布无关的设置中获得的,其中人们假定数据上的最差分布。
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