{"conversations": [{"from": "human", "value": "Vull que actuis com a lector de proves. Us donar\u00e9 text en angl\u00e8s i haureu de respondre amb una versi\u00f3 millorada d' aquest text. Useu l' estil d' escriptura cient\u00edfic i manteniu el mateix significat. No resumeixis el text."}, {"from": "gpt", "value": "\u00c9s clar, executar\u00e9 la tasca. Si us plau, doneu- me el text que cal revisar."}, {"from": "human", "value": "Cl\u00e0ssicament, la magnificaci\u00f3 de dades amb una classe de model parametritzat \u00e9s possible sempre que el nombre de par\u00e0metres sigui m\u00e9s gran que el nombre d' equacions que s' han de satisfer. Un fenomen desconcertant en l' aprenentatge profunda \u00e9s que els models estan entrenats amb molts m\u00e9s par\u00e0metres que el que podria suggerir aquesta teoria cl\u00e0ssica. Preguem una explicaci\u00f3 parcial te\u00f2rica per a aquest fenomen. Us demostrarem que per a una gran classe de distribucions i models, les classes sobrepararitzaci\u00f3 \u00e9s necessari si un vol interlacionar les dades amb calma. El nom mostra que la magnificaci\u00f3 requereix m\u00e9s temps que jo, on s\u00f3n les dades de manera conscient. Una llei universal per a qualsevol funci\u00f3 parametrat\u00f2ria amb un polinomi, i una mida de dos tipus de freq\u00fc\u00e8ncia de distribuci\u00f3. En aquest cas tamb\u00e9 es tracta d' una interpretaci\u00f3 de dos tipus de freq\u00fc\u00e8ncia i les classes de col\u00b7 lapses."}, {"from": "gpt", "value": ""}]}