本文探讨了因子回归模型（FRM）与经典岭回归的性能，利用随机对偶理论对优化问题进行了精确表征。研究发现，过度参数化会导致预测风险的双下降现象，而岭正则化可以缓解这一问题。结果表明，当超参数化比例大于5时，岭平滑效果有限，超过10时几乎无效，强调了“零训练广义良好泛化”的适用性。