Klassik ravishda, parametrlashtirilgan model sinfi bilan ma'lumotlarni interpolatsiya qilish, agar parametrlar soni qondiriladigan tenglamalar sonidan ko'proq bo'lsa, mumkin. chuqur o'rganishda hayratlanarli hodisa shundaki, modellar ushbu klassik nazariya taklif qilganidan ko'ra ko'proq parametrlar bilan o'qitilgan. Biz ushbu hodisa uchun qisman nazariy tushuntirishni taklif qilamiz. Ma'lumotlar taqsimotlari va model sinflarining keng sinfi uchun ma'lumotlarni silliq interpolatsiya qilishni istasak, ortiqcha parametrlashtirish zarurligini isbotlaymiz. Ya'ni, silliq interpolatsiya oddiy interpolatsiyadan d marta ko'proq parametrlarni talab qiladi, bu erda d ma'lumotlar o'lchami. Biz ushbu universal mustahkamlik qonuni har qanday silliq parametrlashtirilgan funksional sinf uchun polinomli o'
spam lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor creativity violence