タスクやモデルに依存しない新しい正則化手法: Flooding3つの要点 ✔️ 損失関数/入力空間/タスク/モデルに依存しない新しい正則化手法（flooding）を提案 ✔️ 「training lossが0になるまで学習し続けると汎化性が低下する」という自然な仮定に基づく ✔️ floodingを使った副次的な効果として、早い段階（epoch数100前後）でdouble descentという現象が確認できる Do We Need Zero Training Loss After Achieving Zero Training Error? written by Takashi Ishida, Ikko Yamane, Tomoya Sakai, Gang Niu, Masashi Sugiyama (Submitted on 20 Feb 2020) Comments: Published by arXiv Subjects: Machine Le
