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  1. TOOL · CL_180432 ·

    新研究探讨带偏置项的线性分类器中的良性过拟合

    研究人员 Yuta Kondo 和 Hashimoto 等人扩展了对线性回归模型中良性过拟合的分析。他们的工作现在包括带偏置项的分类器，这是先前类似研究中排除的一个特征。发现添加截距项会扰乱噪声的格拉姆矩阵，引入影响泛化能力的新约束。这些约束的影响因噪声的协方差而异，其中标签噪声的影响最强。