Double descent
ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಡಬಲ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ಎನ್ನುವುದು ಸಣ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯೆಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮಾದರಿಯು ಸಣ್ಣ ದೋಷವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಿದ್ಯಮಾನವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಅದರ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ. 2018 ರ ಸುಮಾರಿಗೆ ಸಂಶೋಧಕರು ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿನ ಪಕ್ಷಪಾತ-ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ವಿನಿಮಯವನ್ನು ಸಮನ್ವಯಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದಾಗ ಇದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಾಯಿತು, ಇದು ಹಲವಾರು ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಅತ್ಯಂತ ದೊಡ್ಡ ದೋಷವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವೃತ್ತಿಗಾರರ 2010 ರ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವೀಕ್ಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳು, ಅವು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಡಬಲ್ ಡಿಸೆಂಟ್ನ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ನಡವಳಿಕೆಯು ಮುರಿದ ನರ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಕಾನೂನಿನ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ರೂಪವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಓದುವಿಕೆ ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವರ್ಗೀಕರಣ