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Preventing Model Collapse Under Overparametrization: Optimal Mixing Ratios for Interpolation Learning and Ridge Regression

Anvit Garg · Sohom Bhattacharya · Pragya Sur首次提交 2025-09-26 · 修订 2026-02-11 · v2arXiv预印本

过参数化下的模型坍缩防范：插值学习与岭回归的最优混合比例AI 解读

Model collapse occurs when generative models degrade after repeatedly training on their own synthetic outputs. We study this effect in overparameterized linear regression in a setting where each iteration mixes fresh real labels with synthetic labels drawn from the model fitted in the previous iteration. We derive precise generalization error formulae for minimum- $\ell_2$ -norm interpolation and ridge regression under this iterative scheme. Our analysis reveals intriguing…Model collapse occurs when generative models degrade after repeatedly training on their own synthetic outputs. We study this effect in overparameterized linear regression in a setting where each iteration mixes fresh real labels with synthetic labels drawn from the model fitted in the previous iteration. We derive precise generalization error formulae for minimum-$\ell_2$-norm interpolation and ridge regression under this iterative scheme. Our analysis reveals intriguing…

正则化与变量选择

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