Double Descent: cosa significa e come si usa

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.
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