Overparameterized models can generalize better by capturing more complex structures that are not evident in training data.

Nomad_Sim (@sedonaroxx) 모델의 파라미터 수 m이 관측치 n보다 적을 때는 under-parameterized 상태이고, m=n 부근에서 손실이 급등한 뒤, 더 큰 모델에서는 여러 방식으로 데이터를 맞출 수 있어 double descent 현상이 나타난다고 설명했다. 대규모 모델의 학습 곡선에 대한 핵심 이론을 간단히 정리한 글이다. https://x.com/sedonaroxx/status/2049439721714266218 #doubledescent #deeplearning #modeltraining #machinelearning #theory

Nomad_Sim (@sedonaroxx) 과적합이 아닌 과매개변수화 모델에서 파라미터 수가 증가할수록 더 다양한 방식으로 적합할 수 있어, 훈련에서 발견되지 않은 잠재 구조를 학습할 수 있다는 관점을 설명했다. 로짓 모델과 SVM의 커널 고차원 투영을 예로 들어, 더 큰 모델의 일반화 직관을 논의한 내용이다. https://x.com/sedonaroxx/status/2049440218634494424 #ml #overparameterization #svm #generalization #theory