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Uniform Convergence of Interpolators: Gaussian Width, Norm Bounds, and Benign Overfitting

Uniform Convergence of Interpolators: Gaussian Width, Norm Bounds, and Benign Overfitting

We consider interpolation learning in high-dimensional linear regression with Gaussian data, and prove a generic uniform convergence guarantee on the generalization error of interpolators in an arbitrary hypothesis class in terms of the class's Gaussian width. Applying the generic bound to Euclidean norm balls recovers the consistency result of ...

2021年12月6日

Uniform Convergence Theorem

a) Define uniform convergence for improper integrals. b) Show t... | Filo

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