이중 하강
모델 복잡도가 증가할 때 성능이 악화되었다가 다시 개선되는 현상이다. 이는 과파라미터화된 모델이 단순 암기를 넘어 데이터의 내재적 구조를 학습하는 과정을 묘사하는 핵심 이론으로 활용된다.