↑: [[G検定に関する知識]] - モデルを大きくしていくと、誤差が「下がる→上がる→また下がる」と2回下がる現象（既存の二重降下現象.mdあり → 後で統合） - 古典的な常識（大きすぎると過学習）を覆した大規模モデル時代の発見 - 3段階：①小さいうちは大きくするほど誤差が下がる → ②中程度で過学習により増える → ③巨大化するともう一度下がる - 大規模言語モデル（LLM）の成功を説明する理論的背景のひとつ - cf. [[過学習]], [[正則化]]