Bis-Variance图内的双下降曲线 原图定位 随着深度神经网络的兴起,人工智能进入统计分类深度模型时代,这种模型比以往的模型更加泛化,可以通过提取不同特征值应用于不同场景。但在 2018 年-2019 年,双下降现象的发现打破了原有的人工智能发展格局。简而言之,以往的数学理论表明,随着参数增多、模型增大,过拟合导致模型的误差会先下降后上升,这使得找到精度最高误差最小的点成为模型调整的目标。而随着人工智能算法算力的不断发展,研究者发现如果继续不设上限的增大模型,模型误差会在升高后第二次降低,并且误差下降会随着模型的不断增大而降低,通俗而言模型越大,准确率越高。因此人工智能发展进入了大模型时代。