「二重降下(Double Descent)」現象において、テスト誤差が再び下がり始めるのはいつか。

モデルの容量が補間閾値(データ数と一致する点)を超えると、過学習が悪化する代わりに、滑らかな関数を学習して汎化性能が向上する現象。