Buchumschlag

On the Generalization for Transfer Learning: An Information-Theoretic Analysis

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wu, Xuetong, Manton, Jonathan H., Aickelin, Uwe, Zhu, Jingge
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2022
Schlagworte:	Information Theory Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

On Causality in Domain Adaptation and Semi-Supervised Learning: an Information-Theoretic Analysis for Parametric Models
von: Wu, Xuetong, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Fast Rate Information-theoretic Bounds on Generalization Errors
von: Wu, Xuetong, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Online Prediction of Stochastic Sequences with High Probability Regret Bounds
von: Frey, Matthias, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A PAC-Bayesian Analysis of Channel-Induced Degradation in Edge Inference
von: He, Yangshuo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A DPI-PAC-Bayesian Framework for Generalization Bounds
von: Guan, Muhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Block-Sample MAC-Bayes Generalization Bounds
von: Frey, Matthias, et al.
Veröffentlicht: (2026)

An Information-Theoretic Analysis of In-Context Learning
von: Jeon, Hong Jun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improved Information Theoretic Generalization Bounds for Distributed and Federated Learning
von: Barnes, L. P., et al.
Veröffentlicht: (2022)

An Information-Theoretic Analysis of Temporal GNNs
von: Farzaneh, Amirmohammad
Veröffentlicht: (2024)

Information Theoretic Perspective on Representation Learning
von: Pereg, Deborah, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On the Generalization of Knowledge Distillation: An Information-Theoretic View
von: Li, Bingying, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Information-Theoretic Generalization Bounds for Deep Neural Networks
von: He, Haiyun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An Information Theoretic Perspective on Conformal Prediction
von: Correia, Alvaro H. C., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Information-Theoretic Framework for Understanding Modern Machine-Learning
von: Feder, Meir, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Information Theoretic Learning for Diffusion Models with Warm Start
von: Shen, Yirong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Theoretical Analysis of Submodular Information Measures for Targeted Data Subset Selection
von: Beck, Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

InfoDPCCA: Information-Theoretic Dynamic Probabilistic Canonical Correlation Analysis
von: Tang, Shiqin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Information-Theoretic Generative Clustering of Documents
von: Du, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GNN-Based Joint Channel and Power Allocation in Heterogeneous Wireless Networks
von: Chen, Lili, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Graph Neural Networks for Power Allocation in Wireless Networks with Full Duplex Nodes
von: Chen, Lili, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Accelerating Graph Neural Networks via Edge Pruning for Power Allocation in Wireless Networks
von: Chen, Lili, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Information-Theoretic Minimax Regret Bounds for Reinforcement Learning based on Duality
von: Bongole, Raghav, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Information-Theoretic Discrete Diffusion
von: Jeon, Moongyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Information-Theoretic Framework for Out-of-Distribution Generalization with Applications to Stochastic Gradient Langevin Dynamics
von: Liu, Wenliang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Information-Theoretic Proofs for Diffusion Sampling
von: Reeves, Galen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Information-Theoretic Approach to Understanding Transformers' In-Context Learning of Variable-Order Markov Chains
von: Zhou, Ruida, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Tighter Information-Theoretic Generalization Bounds via a Novel Class of Change of Measure Inequalities
von: Liu, Yanxiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Neural Networks Learn Generic Multi-Index Models Near Information-Theoretic Limit
von: Zhang, Bohan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Directed Information $γ$-covering: An Information-Theoretic Framework for Context Engineering
von: Huang, Hai
Veröffentlicht: (2025)

Information-Theoretic Measures on Lattices for High-Order Interactions
von: Liu, Zhaolu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unifying Information-Theoretic and Pair-Counting Clustering Similarity
von: Gates, Alexander J.
Veröffentlicht: (2025)

Fairness Overfitting in Machine Learning: An Information-Theoretic Perspective
von: Laakom, Firas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Information-Theoretic State Variable Selection for Reinforcement Learning
von: Westphal, Charles, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A PAC-Bayes Approach for Controlling Unknown Linear Discrete-time Systems
von: Luo, Yujia, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Two Facets of SDE Under an Information-Theoretic Lens: Generalization of SGD via Training Trajectories and via Terminal States
von: Wang, Ziqiao, et al.
Veröffentlicht: (2022)

On Theoretical Limits of Learning with Label Differential Privacy
von: Zhao, Puning, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Information Theoretic Guarantees For Policy Alignment In Large Language Models
von: Mroueh, Youssef
Veröffentlicht: (2024)

A Theoretical Framework for Statistical Evaluability of Generative Models
von: Aiyer, Shashaank, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Information-Theoretic Thresholds for the Alignments of Partially Correlated Graphs
von: Huang, Dong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Forecastability as an Information-Theoretic Limit on Prediction
von: Catt, Peter Maurice
Veröffentlicht: (2026)