Пример при разработке
При увеличении модели качество сначала ухудшается около границы точного запоминания обучающих данных, а затем снова растёт. Один только классический граф «сложность против ошибки» может не описать современную модель.
Это редакционный пример применения, а не часть определения или доказательство концепции.Механизм действия
Сначала проверяют, есть ли исходное условие из определения. Затем смотрят, как оно влияет на условия, ограничения, взаимодействия и наблюдаемые последствия. Если эту связь не удаётся наблюдать, принцип не стоит использовать как готовое объяснение.
Пример в работе
Сразу приклеить к ситуации название принципа и выбрать решение, не проверив его условия и границы применимости.
Сначала описать конкретную ситуацию, затем проверить условия принципа и только после этого выбирать действие. После изменения сравнить ожидаемый результат с фактическим.
Ограничения
«Двойной спуск» объясняет только часть происходящего в области «Машинное обучение». Сам принцип не говорит, насколько сильным будет эффект в вашем случае, и не заменяет измерения. При другом масштабе, среде или временном горизонте результат может отличаться.
Источник
Mikhail Belkin et al., “Reconciling modern machine-learning practice and the classical bias–variance trade-off”, 2019.