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stochastic decision-making

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  1. RESEARCH · CL_139158 ·

    研究论文强调高维插值器的脆弱性

    一篇新发表在arXiv上的研究论文探讨了机器学习中高维插值器的脆弱性。该研究题为“高维插值器可能很脆弱：重尾和高维大偏差”，使用大偏差方法分析了无脊回归与有脊正则化估计器的对比。研究表明，虽然插值模型平均表现可能良好，但其风险可能表现出重尾行为，这意味着与正则化替代方案相比，罕见的严重错误更有可能发生。