On the Saturation Effect of Kernel Ridge Regression

要約

飽和効果とは、地下真理関数の滑らかさが一定レベルを超えると、カーネルリッジ回帰（KRR）が情報理論的下限に到達できなくなる現象を指します。
飽和効果は実際の現場で広く観察されており、KRR の飽和下限は数十年にわたって推測されてきました。
この論文では、この長年の推測の証明を提供します。

要約(オリジナル)

The saturation effect refers to the phenomenon that the kernel ridge regression (KRR) fails to achieve the information theoretical lower bound when the smoothness of the underground truth function exceeds certain level. The saturation effect has been widely observed in practices and a saturation lower bound of KRR has been conjectured for decades. In this paper, we provide a proof of this long-standing conjecture.

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