双重下降表明卢卡斯批评仅适用于局部。 即，模型误差随着参数的增加而上升，直到某个点（“过拟合”），但随后随着参数的增加而下降。 经济学简化模型以适应所谓的样本外拟合是个错误——继续进行就好！

另一个有趣的机器学习话题是“grokking”，在这个过程中，模型会突然从过拟合转向泛化。 如果你是 @alz_zyd_，我想你会说这是模型只是一个思考的存在并开始理解的标志。