over-parameterization

本文介绍了 Statistically Meaningful Geometry (SMG)，这是一个几何框架，用于将过参数化学习系统建模为无限维非参数 Orlicz 纤维丛。它提出在分布外刺激下，系统会发生规范对称破缺，导致新的因果轴涌现，从而能够区分真正的科学发现与幻觉。