良性オーバーフィッティング

過剰パラメータ化されたモデルがノイズを含む学習データを完全に補間しながらも、サンプル外で良好な汎化性能を示す反直感的な現象です。暗黙的正則化やダブルディセント曲線などのメカニズムを通じて、古典的なバイアス・バリアンス・トレードオフに挑戦します。