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Double Descent and Out-of-Distribution Detection: Theoretical Insights and Empirical Analysis on the Role of Model Complexity
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内容提要
本研究探讨了过参数化对离群检测的影响，提出了一种新的离群风险度量。结果表明，当参数数量与样本数量相等时，离群风险会出现无限峰值，体现双重下降现象。此外，过参数化并不一定提高离群检测效果。
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关键要点
- 本研究探讨了过参数化对离群检测的影响。
- 提出了一种新的离群风险度量，用于评估分类器在训练和离群样本上的置信度。
- 研究发现，当参数数量与样本数量相等时，离群风险会出现无限峰值，体现双重下降现象。
- 实验结果表明，过参数化并不一定提高离群检测效果。
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