従来の統計学習の視点において、良性過学習という概念は挑戦的です。通常、モデルが訓練データに完全に適合することは一般的に問題視されますが、実際にはノイズの多いトレーニングデータでもテストエラーをほぼ最適化できることが示されています。これは伝統的なバイアス-バリアンスのトレードオフや一般化能力の理論を再考させるものであり、従来の見解を拡張し深める要素を持っています。