AdaptCL: Adaptive Continual Learning for Tackling Heterogeneity in Sequential Datasets
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Zhao, Yuqing, Saxena, Divya, Cao, Jiannong |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2022
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
FedDistill: Global Model Distillation for Local Model De-Biasing in Non-IID Federated Learning
di: Song, Changlin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Song, Changlin, et al.
Pubblicazione: (2024)
MGAS: Multi-Granularity Architecture Search for Trade-Off Between Model Effectiveness and Efficiency
di: Liu, Xiaoyun, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Xiaoyun, et al.
Pubblicazione: (2023)
Overcoming Growth-Induced Forgetting in Task-Agnostic Continual Learning
di: Zhao, Yuqing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Yuqing, et al.
Pubblicazione: (2024)
GPrune-LLM: Generalization-Aware Structured Pruning for Large Language Models
di: Liu, Xiaoyun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Xiaoyun, et al.
Pubblicazione: (2026)
FedCCA: Client-Centric Adaptation against Data Heterogeneity in Federated Learning on IoT Devices
di: Wang, Kaile, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Kaile, et al.
Pubblicazione: (2026)
FedRD: Reducing Divergences for Generalized Federated Learning via Heterogeneity-aware Parameter Guidance
di: Wang, Kaile, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Kaile, et al.
Pubblicazione: (2026)
HiCL: Hippocampal-Inspired Continual Learning
di: Kapoor, Kushal, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kapoor, Kushal, et al.
Pubblicazione: (2025)
Tackling the Non-IID Issue in Heterogeneous Federated Learning by Gradient Harmonization
di: Zhang, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
EsaCL: Efficient Continual Learning of Sparse Models
di: Ren, Weijieying, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ren, Weijieying, et al.
Pubblicazione: (2024)
Exploiting Latent Linearity in LLMs Improves Explainable Molecular Representation Learning
di: Li, Zhuoran, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Zhuoran, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedDiverse: Tackling Data Heterogeneity in Federated Learning with Diversity-Driven Client Selection
di: Németh, Gergely D., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Németh, Gergely D., et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive Guidance for Local Training in Heterogeneous Federated Learning
di: Zhang, Jianqing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Jianqing, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedMP: Tackling Medical Feature Heterogeneity in Federated Learning from a Manifold Perspective
di: Zhou, Zhekai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Zhekai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Tackling Heterogeneity in Quantum Federated Learning: An Integrated Sporadic-Personalized Approach
di: Rahman, Ratun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Rahman, Ratun, et al.
Pubblicazione: (2026)
On Sequential Bayesian Inference for Continual Learning
di: Kessler, Samuel, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kessler, Samuel, et al.
Pubblicazione: (2023)
Adaptive Few-Shot Learning (AFSL): Tackling Data Scarcity with Stability, Robustness, and Versatility
di: Agrawal, Rishabh
Pubblicazione: (2025)
di: Agrawal, Rishabh
Pubblicazione: (2025)
Effective Illicit Account Detection on Large Cryptocurrency MultiGraphs
di: Ding, Zhihao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ding, Zhihao, et al.
Pubblicazione: (2023)
SWE-Bench-CL: Continual Learning for Coding Agents
di: Joshi, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Joshi, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2025)
HAT-CL: A Hard-Attention-to-the-Task PyTorch Library for Continual Learning
di: Duan, Xiaotian
Pubblicazione: (2023)
di: Duan, Xiaotian
Pubblicazione: (2023)
UniPrompt-CL: Sustainable Continual Learning in Medical AI with Unified Prompt Pools
di: Oh, Gyutae, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Oh, Gyutae, et al.
Pubblicazione: (2025)
PrimeKG-CL: A Continual Graph Learning Benchmark on Evolving Biomedical Knowledge Graphs
di: Radwan, Yousef A., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Radwan, Yousef A., et al.
Pubblicazione: (2026)
Collaborative Imputation of Urban Time Series through Cross-city Meta-learning
di: Nie, Tong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nie, Tong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Accurate Forgetting for Heterogeneous Federated Continual Learning
di: Wuerkaixi, Abudukelimu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wuerkaixi, Abudukelimu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Continuity Laws for Sequential Models
di: Yu, Annan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yu, Annan, et al.
Pubblicazione: (2026)
CL4KGE: A Curriculum Learning Method for Knowledge Graph Embedding
di: Liu, Yang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Yang, et al.
Pubblicazione: (2024)
TACO: Tackling Over-correction in Federated Learning with Tailored Adaptive Correction
di: Liu, Weijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Weijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
TopoCL: Topological Contrastive Learning for Time Series
di: Kim, Namwoo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Namwoo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive political surveys and GPT-4: Tackling the cold start problem with simulated user interactions
di: Bachmann, Fynn, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bachmann, Fynn, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Convergence of Continual Learning with Adaptive Methods
di: Han, Seungyub, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Han, Seungyub, et al.
Pubblicazione: (2024)
Heterogeneous Graph Prompt Learning via Adaptive Weight Pruning
di: Wei, Chu-Yuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wei, Chu-Yuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Tackling Data Corruption in Offline Reinforcement Learning via Sequence Modeling
di: Xu, Jiawei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Jiawei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Tackling Noisy Clients in Federated Learning with End-to-end Label Correction
di: Jiang, Xuefeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiang, Xuefeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sequential Policy Gradient for Adaptive Hyperparameter Optimization
di: Li, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Sample Complexity Analysis for Constrained Bilevel Reinforcement Learning
di: Saxena, Naman, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Saxena, Naman, et al.
Pubblicazione: (2026)
Adaptive Heterogeneous Graph Neural Networks: Bridging Heterophily and Heterogeneity
di: Chen, Qin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Qin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Heterogeneous Learning Rate Scheduling for Neural Architecture Search on Long-Tailed Datasets
di: Tang, Chenxia
Pubblicazione: (2024)
di: Tang, Chenxia
Pubblicazione: (2024)
Personalized Artificial General Intelligence (AGI) via Neuroscience-Inspired Continuous Learning Systems
di: Gupta, Rajeev, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gupta, Rajeev, et al.
Pubblicazione: (2025)
Heterogeneity-aware Personalized Federated Learning via Adaptive Dual-Agent Reinforcement Learning
di: Chen, Xi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Xi, et al.
Pubblicazione: (2025)
AdaptStress: Online Adaptive Learning for Interpretable and Personalized Stress Prediction Using Multivariate and Sparse Physiological Signals
di: Wang, Xueyi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Xueyi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Adaptive Weighted Loss for Sequential Recommendations on Sparse Domains
di: Mittal, Akshay, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mittal, Akshay, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
FedDistill: Global Model Distillation for Local Model De-Biasing in Non-IID Federated Learning
di: Song, Changlin, et al.
Pubblicazione: (2024) -
MGAS: Multi-Granularity Architecture Search for Trade-Off Between Model Effectiveness and Efficiency
di: Liu, Xiaoyun, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Overcoming Growth-Induced Forgetting in Task-Agnostic Continual Learning
di: Zhao, Yuqing, et al.
Pubblicazione: (2024) -
GPrune-LLM: Generalization-Aware Structured Pruning for Large Language Models
di: Liu, Xiaoyun, et al.
Pubblicazione: (2026) -
FedCCA: Client-Centric Adaptation against Data Heterogeneity in Federated Learning on IoT Devices
di: Wang, Kaile, et al.
Pubblicazione: (2026)