Double descent
આંકડાશાસ્ત્ર અને મશીન લર્નિંગમાં, ડબલ ડિસેન્ટ એ એવી ઘટના છે જેમાં ઓછી સંખ્યામાં પરિમાણો ધરાવતા આંકડાકીય મોડેલ અને અત્યંત મોટી સંખ્યામાં પરિમાણો ધરાવતા મોડેલમાં નાની ભૂલ હોય છે, પરંતુ એક મોડેલ કે જેના પરિમાણોની સંખ્યા મોડેલને તાલીમ આપવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતા ડેટા પોઇન્ટની સંખ્યા જેટલી હોય તેમાં મોટી ભૂલ હશે. તે 2018 ની આસપાસ શોધાયું હતું જ્યારે સંશોધકો શાસ્ત્રીય આંકડાશાસ્ત્રમાં પૂર્વગ્રહ-ભિન્નતા વિનિમયને સમાધાન કરવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યા હતા, જે જણાવે છે કે ઘણા બધા પરિમાણો હોવાને કારણે અત્યંત મોટી ભૂલ થશે, મશીન લર્નિંગ પ્રેક્ટિશનરોના 2010 ના પ્રયોગમૂલક નિરીક્ષણ સાથે કે મોટા મોડેલો છે, વધુ સારા તેઓ કામ કરે છે. ડબલ ડિસેન્ટની સ્કેલિંગ વર્તણૂક તૂટેલા ન્યુરલ સ્કેલિંગ કાયદાના કાર્યાત્મક સ્વરૂપને અનુસરતી હોવાનું જાણવા મળ્યું છે. સંદર્ભો વધુ વાંચન બાહ્ય કડીઓ મોડેલ પસંદગી મશીન લર્નિંગ આંકડાકીય વર્ગીકરણ