无监督学习中的多次下降：噪声、领域偏移和异常值的作用

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

在无监督学习中研究双重下降现象，通过使用欠完备的自编码器进行实验，发现双重下降现象存在于多个应用中，并对异常和领域转移进行检测和缓解，结果表明过参数化模型不仅在重构方面表现出更好的性能，还增强了下游任务的能力。

机器学习中的经典策略是将经验风险最小化与容量控制结合，以控制泛化差距和避免过拟合。现代深度学习中，优化超参数化模型可以完美拟合训练数据，并具有出色的泛化性能。本教程解释了双重下降的概念及其机制，并介绍了归纳偏差的重要性。最后，探讨了两个线性模型中的双重下降，并提供了其他视角。

容量控制 无监督 机器学习 泛化差距 经验风险 过拟合
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