Was bedeutet "Doppelabstieg"?

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Double Descent ist ein Phänomen, das im Machine Learning auftritt, besonders beim Training von neuronalen Netzen. Früher dachte man, dass ein Modell, je komplexer es wird, umso besser mit Daten klarkommt, bis zu einem bestimmten Punkt, nach dem mehr Komplexität die Leistung tatsächlich verschlechtert. Diese Idee nennt man den Bias-Variance Trade-off.

Allerdings stellt Double Descent diese Sichtweise in Frage, indem es zeigt, dass nach diesem Höhepunkt eine erneute Erhöhung der Komplexität zu besserer Leistung führt. Statt einer einzigen Leistungssenkung gibt es also zwei „Abstiege“: zuerst, wenn das Modell zu komplex wird, und dann einen zweiten, wenn es noch komplexer wird. Das ergibt eine U-förmige Kurve der Leistung basierend auf der Modellkomplexität.

Dieses Konzept ist wichtig, um zu verstehen, wie Machine Learning Modelle aus Daten lernen und verallgemeinern. Es hebt das Gleichgewicht zwischen dem Auswendiglernen spezifischer Beispiele und der Fähigkeit hervor, das Verständnis auf neue, unbekannte Daten anzuwenden.