यह शोधपत्र आधुनिक मशीन लर्निंग मॉडलों में दो अत्यधिक वांछनीय गुणों, मजबूती और संसाधन दक्षता, को एक साथ प्राप्त करने की चुनौती पर विचार करता है। हम प्रदर्शित करते हैं कि उच्च शिक्षण दरें, नकली सहसंबंधों के विरुद्ध मजबूती और नेटवर्क सघनता, दोनों को प्राप्त करने में सहायक होती हैं। हम प्रदर्शित करते हैं कि उच्च शिक्षण दरें, अपरिवर्तनीय विशेषता उपयोग, वर्ग पृथक्करण और सक्रियण विरलता जैसे वांछनीय प्रतिनिधित्वात्मक गुण प्रदान करती हैं। विभिन्न प्रकार के नकली सहसंबंध डेटासेट, मॉडल और अनुकूलकों में, हम प्रदर्शित करते हैं कि अन्य हाइपरपैरामीटर और नियमन विधियों की तुलना में उच्च शिक्षण दरें लगातार इन गुणों को प्राप्त करती हैं। इसके अलावा, हम इस बात के पुख्ता प्रमाण प्रस्तुत करते हैं कि मानक वर्गीकरण कार्यों पर उच्च शिक्षण दरों की सफलता, प्रशिक्षण डेटासेट में छिपे/दुर्लभ नकली सहसंबंधों को संबोधित करने की उनकी क्षमता से संबंधित है। इस परिघटना के अंतर्निहित तंत्रों की हमारी जाँच, उच्च शिक्षण दरों पर पूर्वाग्रह-विरोधी नमूनों पर विश्वसनीय त्रुटि पूर्वानुमानों के महत्व पर प्रकाश डालती है।
