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 虽然这种理解适用于机器学习，但我们必须注意，对于深度学习，需要进一步的考虑。例如双下降现象与传统机器学习理论相矛盾，后者认为增加模型大小和数据量通常会提高模型的泛化性能。
 
-![double_descent](images/double_descent.png)
+<div style="text-align: center;">
+  <img src="images/double_descent.png" alt="double_descent" width="500" height="300"/>
+</div>
 
 双下降现象中描绘模型泛化性能的曲线图由三个阶段组成：
 1. 第一阶段：当模型规模小且数据量不足时，模型泛化性能较差。