S'insère dans le compromis entre la flexibilité du modèle et la variation des biais dans la décomposition des erreurs, la régression polynomiale, le KNN, et la malédiction de la dimensionnalité.
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Examine la généralisation des classificateurs ImageNet, les applications critiques pour la sécurité, le surajustement et la fiabilité des modèles d'apprentissage automatique.
