יום שלישי, 15 בספטמבר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.LG ·

מאפיינים מאורגנים נופלים להפליא כאשר מאפיינים רנדומליים חוקרים

Structured Features Overfit Where Random Features Grok
במאמר זה, Xu, Vardi ו-Safran (ICML 2026) הוכיחו שהגברת הפרמטרים של ridge regression על גבי מאפיינים רנדומליים גאוסיים גרוק, עם דחיפה בין הזיכרון והכללה שנמדדת כ-1/λ בכיווץ המשקל. נראה שבמאפיינים מאורגנים, הדחיפה הזו אינה קיימת.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.15047v1 Announce Type: new Abstract: Xu, Vardi and Safran (ICML 2026) prove that over-parameterized ridge regression over an unstructured random Gaussian feature map groks, with the delay between memorization and generalization growing as $1/\lambda$ in the weight decay. We show that on a structured feature map the same delay does not appear. For a band-limited Fourier feature map over $\mathbb{Z}_p^2$ carrying a single-character target that lies inside the expressible class, enlarging the band at fixed positive weight decay drives peak held-out accuracy monotonically from $1.00$ to $0.07$, with no memorize-then-generalize regime anywhere along the sweep. The degradation is not an interpolation effect. It sets in at capacity ratio $q/n = 0.638$, far below the interpolation thres
קרא במקור המקורי