Bilanz der Quelle: Die klassische Bias-Varianz-Kurve besagt, dass zu viele Parameter zu Overfitting führen. Seit 2018 zeigen Belkin und Kollegen jedoch, dass moderne Netze die Trainingsdaten exakt interpolieren und dennoch gut generalisieren. Dabei fällt die Fehlerkurve nach dem Interpolationspunkt wieder ab, was den doppelten Abstieg erklärt.
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Die Inhalte dieses Artikels wurden automatisiert mittels Künstlicher Intelligenz generiert. Die zugrundeliegenden Daten stammen von arxiv.org. Es erfolgte keine manuelle redaktionelle Bearbeitung.
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