Deep Learning
Double Descent
Cosa significa «Double Descent»?
Comportamento per cui l'errore di test, all'aumentare della capacità del modello, prima scende, poi risale intorno al punto di interpolazione e infine scende di nuovo nel regime sovra-parametrizzato. Contraddice la classica curva a U del compromesso bias-varianza.