Double descent for least-squares interpolation on contaminated data: A simulation study

Esta pesquisa investiga o fenômeno da "descida dupla" em modelos superparametrizados, que permite uma melhor generalização apesar das preocupações clássicas de overfitting. O estudo explora especificamente este efeito na regressão linear com dados de treinamento contaminados, descobrindo que uma superparametrização significativa permite a descida dupla mesmo em configurações robustas.