論文の概要: Re-examining Double Descent and Scaling Laws under Norm-based Capacity via Deterministic Equivalence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01585v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 18:10:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:01:59.320497
• Title: Re-examining Double Descent and Scaling Laws under Norm-based Capacity via Deterministic Equivalence
• Title（参考訳）: 決定論的等価性によるノルム系キャパシティ下での二重輝線法とスケーリング法の再検討
• Authors: Yichen Wang, Yudong Chen, Lorenzo Rosasco, Fanghui Liu,
• Abstract要約: パラメータの数よりも重みの点で、二重降下法則とスケーリング法則について検討する。 本研究の結果は,ノルムベースキャパシティの下で二重降下が存在するかどうかを厳格に答え,対応するスケーリング法則を再形成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.88908358215574
• License:
• Abstract: We investigate double descent and scaling laws in terms of weights rather than the number of parameters. Specifically, we analyze linear and random features models using the deterministic equivalence approach from random matrix theory. We precisely characterize how the weights norm concentrate around deterministic quantities and elucidate the relationship between the expected test error and the norm-based capacity (complexity). Our results rigorously answer whether double descent exists under norm-based capacity and reshape the corresponding scaling laws. Moreover, they prompt a rethinking of the data-parameter paradigm - from under-parameterized to over-parameterized regimes - by shifting the focus to norms (weights) rather than parameter count.
• Abstract（参考訳）: パラメータの数よりも重みの点で、二重降下法則とスケーリング法則について検討する。 具体的には、確率行列理論から決定論的同値性アプローチを用いて線形特徴モデルとランダム特徴モデルを解析する。 重みのノルムが決定論的量にどのように集中しているかを正確に把握し、期待されるテストエラーとノルムベースのキャパシティ(複雑さ)の関係を解明する。 本研究の結果は,ノルムベースキャパシティの下で二重降下が存在するかどうかを厳格に答え,対応するスケーリング法則を再形成する。 さらに、パラメータカウントではなく基準(ウェイト)に焦点を移すことによって、データパラメータパラダイムの再考を、過度にパラメータ化された状態から過度にパラメータ化された状態へと促す。

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