Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Lu, Wang, Wang, Jindong, Wang, Yidong, Xie, Xing |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2022
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://arxiv.org/abs/2209.00652 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
A General Framework for Learning from Weak Supervision
von: Chen, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
PromptRobust: Towards Evaluating the Robustness of Large Language Models on Adversarial Prompts
von: Zhu, Kaijie, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhu, Kaijie, et al.
Veröffentlicht: (2023)
KIEval: A Knowledge-grounded Interactive Evaluation Framework for Large Language Models
von: Yu, Zhuohao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yu, Zhuohao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
GLADMamba: Unsupervised Graph-Level Anomaly Detection Powered by Selective State Space Model
von: Fu, Yali, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fu, Yali, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Single Domain Generalization with Model-aware Parametric Batch-wise Mixup
von: Heidari, Marzi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Heidari, Marzi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On Catastrophic Inheritance of Large Foundation Models
von: Chen, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Lungmix: A Mixup-Based Strategy for Generalization in Respiratory Sound Classification
von: Ge, Shijia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ge, Shijia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
An Embarrassingly Simple Baseline for Imbalanced Semi-Supervised Learning
von: Chen, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Chen, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2022)
PromptBench: A Unified Library for Evaluation of Large Language Models
von: Zhu, Kaijie, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhu, Kaijie, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Imprecise Label Learning: A Unified Framework for Learning with Various Imprecise Label Configurations
von: Chen, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chen, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Can I understand what I create? Self-Knowledge Evaluation of Large Language Models
von: Tan, Zhiquan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tan, Zhiquan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning Gradient-based Mixup with Extrapolation toward Flatter Minima for Domain Generalization
von: Peng, Danni, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Peng, Danni, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Dynamic Evaluation of Large Language Models by Meta Probing Agents
von: Zhu, Kaijie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhu, Kaijie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CultureLLM: Incorporating Cultural Differences into Large Language Models
von: Li, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Language Anchor-Guided Method for Robust Noisy Domain Generalization
von: Dai, Zilin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dai, Zilin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SparseEval: Efficient Evaluation of Large Language Models by Sparse Optimization
von: Zhang, Taolin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Taolin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Selective Mixup Fine-Tuning for Optimizing Non-Decomposable Objectives
von: Ramasubramanian, Shrinivas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ramasubramanian, Shrinivas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning Fair Robustness via Domain Mixup
von: Zhong, Meiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhong, Meiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On Mixup Regularization
von: Carratino, Luigi, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Carratino, Luigi, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Balanced Anomaly-guided Ego-graph Diffusion Model for Inductive Graph Anomaly Detection
von: Wei, Chunyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wei, Chunyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Reasoning Through Execution: Unifying Process and Outcome Rewards for Code Generation
von: Yu, Zhuohao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yu, Zhuohao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Mixup Domain Adaptations for Dynamic Remaining Useful Life Predictions
von: Furqon, Muhammad Tanzil, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Furqon, Muhammad Tanzil, et al.
Veröffentlicht: (2024)
IntraMix: Intra-Class Mixup Generation for Accurate Labels and Neighbors
von: Zheng, Shenghe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zheng, Shenghe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Alignment of Diffusion Model and Flow Matching for Text-to-Image Generation
von: Ouyang, Yidong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ouyang, Yidong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
FedUMM: A General Framework for Federated Learning with Unified Multimodal Models
von: Su, Zhaolong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Su, Zhaolong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
On the Equivalence of Graph Convolution and Mixup
von: Han, Xiaotian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Han, Xiaotian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Adversarial Mixup Unlearning
von: Peng, Zhuoyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Peng, Zhuoyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Are Your Generated Instances Truly Useful? GenBench-MILP: A Benchmark Suite for MILP Instance Generation
von: Luo, Yidong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Luo, Yidong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DyVal: Dynamic Evaluation of Large Language Models for Reasoning Tasks
von: Zhu, Kaijie, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhu, Kaijie, et al.
Veröffentlicht: (2023)
AuG-KD: Anchor-Based Mixup Generation for Out-of-Domain Knowledge Distillation
von: Tang, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tang, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CVTGAD: Simplified Transformer with Cross-View Attention for Unsupervised Graph-level Anomaly Detection
von: Li, Jindong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Jindong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Mixup Regularization: A Probabilistic Perspective
von: El-Laham, Yousef, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: El-Laham, Yousef, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Weasel: Out-of-Domain Generalization for Web Agents via Importance-Diversity Data Selection
von: Zadeh, Fatemeh Pesaran, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zadeh, Fatemeh Pesaran, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Survey on Mixup Augmentations and Beyond
von: Jin, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jin, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Linearly Convergent Mixup Learning
von: Obi, Gakuto, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Obi, Gakuto, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Contrastive Learning Meets Pseudo-label-assisted Mixup Augmentation: A Comprehensive Graph Representation Framework from Local to Global
von: Wang, Jinlu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Jinlu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Masked Autoencoders Are Effective Tokenizers for Diffusion Models
von: Chen, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Generalized Theory of Mixup for Structure-Preserving Synthetic Data
von: Lee, Chungpa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lee, Chungpa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
RewardAnything: Generalizable Principle-Following Reward Models
von: Yu, Zhuohao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yu, Zhuohao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Toward Reasoning on the Boundary: A Mixup-based Approach for Graph Anomaly Detection
von: Kim, Hwan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kim, Hwan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
A General Framework for Learning from Weak Supervision
von: Chen, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
PromptRobust: Towards Evaluating the Robustness of Large Language Models on Adversarial Prompts
von: Zhu, Kaijie, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
KIEval: A Knowledge-grounded Interactive Evaluation Framework for Large Language Models
von: Yu, Zhuohao, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
GLADMamba: Unsupervised Graph-Level Anomaly Detection Powered by Selective State Space Model
von: Fu, Yali, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Single Domain Generalization with Model-aware Parametric Batch-wise Mixup
von: Heidari, Marzi, et al.
Veröffentlicht: (2025)