• 经典回归视角：模型太复杂（参数太多）会导致方差过大，测试集表现变差（U型曲线右侧）。 • 深度学习视角：在参数量极大的过参数化区域（Interpolation Regime），模型能够“记住”所有训练数据（训练误差为0），但令人惊讶的是，其泛化能力往往依然很好，甚至比“最优容量”的模型更好。 • B选项正确：这种测试误差先下降、再上升（经典过拟合）、当模型规模进一步增大越过“插值阈值”后再次下降的现象，被称为“双重下降（Double Descent）”。这是连接经典统计回归与现代深度学习泛化理论的关键概念。