Спуск двойной — явление в статистике и машинном обучении, при котором модель с небольшим количеством параметров и модель с чрезвычайно большим количеством параметров имеют небольшую тестовую ошибку, но модель, количество параметров в которой примерно равно количеству точек данных, использованных для обучения модели, будет иметь большую ошибку. Это явление считается удивительным, поскольку оно противоречит представлениям о переобученности в классическом машинном обучении.
[Глоссарий по искусственному интеллекту. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// en.wikipedia.org›wiki/Glossary_of_artificial_intelligence/, свободный.]