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TOOL · CL_254673 · Sep 15 · 04:00

新研究表明，结构化特征在机器学习模型中会过拟合

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。