Double descent
شماریات اور مشین لرننگ میں، ڈبل ڈیسنٹ وہ رجحان ہے جہاں ایک شماریاتی ماڈل جس میں بہت کم تعداد میں پیرامیٹرز ہوتے ہیں اور ایک ماڈل جس میں بہت زیادہ تعداد میں پیرامیٹرز ہوتے ہیں، اس میں ایک چھوٹی سی غلطی ہوتی ہے، لیکن ایک ماڈل جس کے پیرامیٹرز کی تعداد ماڈل کی تربیت کے لیے استعمال ہونے والے ڈیٹا پوائنٹس کی تعداد کے برابر ہوتی ہے، اس میں ایک بڑی غلطی ہوگی۔ یہ 2018 کے آس پاس دریافت کیا گیا تھا جب محققین کلاسیکی اعداد و شمار میں تعصب-تغیرات کے تبادلے کو ہم آہنگ کرنے کی کوشش کر رہے تھے، جس میں کہا گیا ہے کہ بہت سارے پیرامیٹرز ہونے سے ایک انتہائی بڑی غلطی پیدا ہوگی، 2010 کی دہائی میں مشین لرننگ پریکٹیشنرز کے تجرباتی مشاہدے کے ساتھ کہ بڑے ماڈل ہیں، بہتر کام کرتے ہیں۔ ڈبل نزول کے اسکیلنگ رویے کو ایک ٹوٹے ہوئے عصبی اسکیلنگ قانون کی فعال شکل کی پیروی کرتے ہوئے پایا گیا ہے۔ حوالہ جات مزید پڑھنا بیرونی لنکس ماڈل سلیکشن مشین لرننگ شماریاتی درجہ بندی