Jun, 2019
理解泛化误差中过拟合的峰值:$l_2$ 和 $l_1$ 惩罚插值的分析风险曲线
Understanding overfitting peaks in generalization error: Analytical risk
curves for $l_2$ and $l_1$ penalized interpolation
TL;DR本研究通过引入MiSpaR(Misparametrized Sparse Regression)模型,表明过拟合峰值不能将经典阶段从现代阶段分隔开,数据内插本身不能保证良好的泛化能力,需要研究不同惩罚项下的内插状态。