Double descent
পরিসংখ্যান এবং মেশিন লার্নিং-এ, ডাবল ডিসেন্ট হল এমন একটি ঘটনা যেখানে অল্প সংখ্যক প্যারামিটার সহ একটি পরিসংখ্যানগত মডেল এবং অত্যন্ত বড় সংখ্যক প্যারামিটার সহ একটি মডেলের একটি ছোট ত্রুটি থাকে, তবে একটি মডেল যার প্যারামিটার সংখ্যা মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত ডেটা পয়েন্টের সংখ্যার সমান হয় তার একটি বড় ত্রুটি থাকবে। এটি 2018 সালের দিকে আবিষ্কৃত হয়েছিল যখন গবেষকরা ধ্রুপদী পরিসংখ্যানে পক্ষপাত-বৈচিত্র্য বিনিময়কে পুনর্মিলন করার চেষ্টা করছিলেন, যেখানে বলা হয়েছে যে অনেকগুলি পরামিতি থাকার ফলে একটি অত্যন্ত বড় ত্রুটি দেখা দেবে, 2010-এর দশকে মেশিন লার্নিং অনুশীলনকারীদের অভিজ্ঞতাগত পর্যবেক্ষণের সাথে যে বড় মডেলগুলি, তারা তত ভাল কাজ করে। ডাবল ডিসেন্টের স্কেলিং আচরণ একটি ভাঙা স্নায়বিক স্কেলিং আইন কার্যকরী রূপ অনুসরণ করতে দেখা গেছে। রেফারেন্স আরও পড়া বাহ্যিক লিঙ্ক মডেল নির্বাচন মেশিন লার্নিং পরিসংখ্যানগত শ্রেণিবিন্যাস