Спикер о работе:
Модели с нулевой или околонулевой погрешностью на тренировочных данных классически считается «переобученными». Несмотря на это, такие модели постоянно используются в современной практике и хорошо обобщаются на новые данные. Я обсужу почему такое поведение противоречит классической теории обобщения, и о прогрессе в понимании и теоретическом описании основанном, в частносте, на кривой «двойного спуска».
Прочее:
Fit without fear: remarkable mathematical phenomena of deep learning through the prism of interpolation. Mikhail Belkin, Acta Numerica, Volume 30 , May 2021 , pp. 203 — 248, https://arxiv.org/abs/2105.
Запись: https://youtu.be/vEyeDMe50Io
Презентация: https://drive.google.com/file/d/1ao1QdioUGM-7gkk7hProDZL627Vm3c-T/view?usp=sharing