本文研究了预训练特征加权的隐式正则化效应，通过等效路径指出在相同路径下训练的岭估计量在评估边界范数的测试向量时渐近相等。研究结果为交叉验证方法提供了理论基础，并在多个模型和数据集上应用。

该研究评估了多源数据环境下的交叉验证方法，发现留源交叉验证提供了更可靠的性能估计。研究强调了医学数据上误导性交叉验证结果的危害，并提出了减轻问题的方法。