插值学习系统稳定性与泛化论文因定理缺陷撤回

Ronald Katende 撤回了论文《A Function-Space Stability Boundary for Generalization in Interpolating Learning Systems》，原因是论文定理5.2未能证明关键结论所需的定量不稳定性，导致核心理论论证存在缺陷。 该研究提出基于函数空间训练轨迹的稳定性证书，用于分析插值学习系统通过算法稳定性实现良好泛化的条件。实验显示，证书增长能够预测不同优化器、步长和数据集扰动下的泛化差异，但稳定性并不能解释所有低风险插值情形。此次撤回意味着论文提出的理论边界结论不能再作为已成立的研究结果引用。</escape>

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。