Lilian Weng — Lil’Log·· 2019-03-14AI 评估 · 28/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。
深度神经网络真的严重过拟合了吗？
Are Deep Neural Networks Dramatically Overfitted?
AI 导读
Lilian Weng 撰文探讨深度神经网络参数极多却仍能泛化的问题，梳理了奥卡姆剃刀、最小描述长度（MDL）原理与 Kolmogorov 复杂度等经典压缩与模型选择理论，并借"生物学家能修好收音机吗"类比揭示局部观察难以还原系统全貌。文章后续更新增补了 Lottery Ticket Hypothesis 一节。
来源：Lilian Weng — Lil’Log · lilianweng.github.io