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English(EN) Benign interpolation and Occam's razor

新论文质疑奥卡姆剃刀对深度学习泛化的解释

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新发表在arXiv上的论文探讨了深度学习中的良性插值现象，即模型在完美拟合训练数据的情况下仍能很好地泛化。作者认为，目前流行的解释，如奥卡姆剃刀或插值模型中对简单性的偏好，造成了解释上的空白。他们争辩说，与经典的统计学习理论不同，这些新的解释缺乏与泛化能力的可证明联系，并且“简单性”一词被用来掩盖一个未经论证的假设。 AI

影响 挑战了当前对深度学习泛化的理论理解，可能影响未来的研究方向。

排序理由 讨论深度学习泛化理论方面的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新论文质疑奥卡姆剃刀对深度学习泛化的解释

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Tom F. Sterkenburg, Daniel A. Herrmann, Jan-Willem Romeijn ·

    Benign interpolation and Occam's razor

    arXiv:2608.03386v1 Announce Type: new Abstract: Contemporary deep learning methods generalize well even when they fit their training data perfectly, a phenomenon known as benign interpolation. This phenomenon cannot be accounted for by classical statistical learning theory and ha…

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