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

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arXiv:2605.21494v1 Announce Type: new Abstract: Overparametrized models can exhibit an excellent generalization performance, although they should be prone to overfitting according to classical statistical theory. The discovery of the "double descent", indicating that the generalization error decreases after a certain model complexity has been reached, opened a new line of research. Robust statistics considers statist

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Sujet: Double descent for least-squares interpolation on contaminated data: A simulation study
Site source: arxiv.org
Date de publication à la source: 2026-05-22
Date de collecte sur DzCademia: 2026-05-22

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