预印本前沿

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Learning Curves and Benign Overfitting of Spectral Algorithms in Large Dimensions

Weihao Lu · Qian Lin · Yingcun Xia · Dongming Huang首次提交 2026-04-25 · 修订 2026-04-25 · v1arXiv预印本

大维度下谱算法的学习曲线与良性过拟合AI 解读

Existing large-dimensional theory for spectral algorithms resolves either the optimally tuned point or the interpolation limit, but leaves the under-regularized regime unexplored. We study the learning curve and benign overfitting of spectral algorithms in the large-dimensional setting where the sample size and dimension are of comparable order, i.e., $n \asymp d^γ$ for some $γ>0$ . We first consider inner-product kernels on the sphere $\mathbb{S}^{d-1}$ and establish a sharp…Existing large-dimensional theory for spectral algorithms resolves either the optimally tuned point or the interpolation limit, but leaves the under-regularized regime unexplored. We study the learning curve and benign overfitting of spectral algorithms in the large-dimensional setting where the sample size and dimension are of comparable order, i.e., $n \asymp d^γ$ for some $γ>0$. We first consider inner-product kernels on the sphere $\mathbb{S}^{d-1}$ and establish a sharp…

核、筛与局部多项式正则化与变量选择

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-13

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