LeCun：高维参数空间使模型估计更易
CSProfKGD · x · 2026-08-22
Yann LeCun 引用并阐述了一个关于机器学习的基本观点：
- 输入维度：高维输入会使建模变得困难。
- 参数空间维度：高维参数空间反而使模型估计变得更容易。
论证依据：
- ADMM 和 EM 等程序通过辅助变量人为增加参数空间维度，以简化优化。
- 核方法基于每个训练样本对应一个参数的想法。
- 增大神经网络规模使其更容易训练（局部最小值消失）的直觉由来已久。
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