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English(EN) Structured Features Overfit Where Random Features Grok

新研究表明，结构化特征在机器学习模型中会过拟合

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员已证明，在参数过多的岭回归中，结构化特征图会导致过拟合，而无结构的随机特征图则能泛化。具体而言，在 $\mathbb{Z}_p^2$ 上的限带傅里叶特征图，即使在插值阈值以下，随着频带的增加，其准确性也会下降。研究发现，活跃模式的数量，而非容量比，对性能有显著影响，这凸显了特征几何在泛化中的重要性。 AI

影响 强调了特征几何在模型泛化中的关键作用，可能指导未来的模型设计。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Chon-Fai Kam, Miloud Bessafi, Frederic Cadet ·

    结构化特征过拟合，随机特征则能理解

    arXiv:2609.15047v1 Announce Type: new Abstract: Xu, Vardi and Safran (ICML 2026) prove that over-parameterized ridge regression over an unstructured random Gaussian feature map groks, with the delay between memorization and generalization growing as $1/\lambda$ in the weight deca…

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