Buchumschlag

Learning Gradient-based Mixup with Extrapolation toward Flatter Minima for Domain Generalization

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Peng, Danni, Pan, Sinno Jialin
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2022
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Gradient Descent with Polyak's Momentum Finds Flatter Minima via Large Catapults
von: Phunyaphibarn, Prin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Gradient Descent Converges Linearly to Flatter Minima than Gradient Flow in Shallow Linear Networks
von: Beneventano, Pierfrancesco, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bilateral Sharpness-Aware Minimization for Flatter Minima
von: Deng, Jiaxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sharpness-Aware Minimization Efficiently Selects Flatter Minima Late in Training
von: Zhou, Zhanpeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MetaDefense: Defending Finetuning-based Jailbreak Attack Before and During Generation
von: Jiang, Weisen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fast Graph Generation via Spectral Diffusion
von: Luo, Tianze, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Improving the Generalization of Unseen Crowd Behaviors for Reinforcement Learning based Local Motion Planners
von: Ng, Wen Zheng Terence, et al.
Veröffentlicht: (2024)

State Chrono Representation for Enhancing Generalization in Reinforcement Learning
von: Chen, Jianda, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Variational Learning Finds Flatter Solutions at the Edge of Stability
von: Ghosh, Avrajit, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MetaMoE: Diversity-Aware Proxy Selection for Privacy-Preserving Mixture-of-Experts Unification
von: Jiang, Weisen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Overcoming Negative Transfer by Online Selection: Distant Domain Adaptation for Fault Diagnosis
von: Wang, Ziyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Single Domain Generalization with Model-aware Parametric Batch-wise Mixup
von: Heidari, Marzi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Fair Robustness via Domain Mixup
von: Zhong, Meiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adversarial Mixup Unlearning
von: Peng, Zhuoyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Optimization and Model Selection for Domain Generalization: A Mixup-guided Solution
von: Lu, Wang, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Linearly Convergent Mixup Learning
von: Obi, Gakuto, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Gradient Extrapolation for Debiased Representation Learning
von: Asaad, Ihab, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Speedup -- Utilizing KV Cache for Sampling and Reasoning
von: Xing, Zeyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On Mixup Regularization
von: Carratino, Luigi, et al.
Veröffentlicht: (2020)

GradMix: Gradient-based Selective Mixup for Robust Data Augmentation in Class-Incremental Learning
von: Kim, Minsu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Gradient Extrapolation-Based Policy Optimization
von: Swapnil, Ismam Nur, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Mixup Domain Adaptations for Dynamic Remaining Useful Life Predictions
von: Furqon, Muhammad Tanzil, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RLPR: Extrapolating RLVR to General Domains without Verifiers
von: Yu, Tianyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AuG-KD: Anchor-Based Mixup Generation for Out-of-Domain Knowledge Distillation
von: Tang, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

From Pruning to Grafting: Dynamic Knowledge Redistribution via Learnable Layer Fusion
von: Pei, Zehua, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Flat Minima and Generalization: Insights from Stochastic Convex Optimization
von: Schliserman, Matan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning to Extrapolate to New Tasks: A Relational Approach to Task Extrapolation
von: Ousherovitch, Adam, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Robust Gradient Descent via Heavy-Ball Momentum with Predictive Extrapolation
von: Ali, Sarwan
Veröffentlicht: (2025)

Gradient-Guided Annealing for Domain Generalization
von: Ballas, Aristotelis, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Augment on Manifold: Mixup Regularization with UMAP
von: El-Laham, Yousef, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Mixup Regularization: A Probabilistic Perspective
von: El-Laham, Yousef, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Are Flat Minima an Illusion?
von: Bennett, Michael Timothy
Veröffentlicht: (2026)

Sharp Minima Can Generalize: A Loss Landscape Perspective On Data
von: Fan, Raymond, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DP-FedPGN: Finding Global Flat Minima for Differentially Private Federated Learning via Penalizing Gradient Norm
von: Liu, Junkang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards the Connection between Activation Sparsity and Flat Minima
von: Peng, Ze, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PreMoE: Proactive Inference for Efficient Mixture-of-Experts
von: Pei, Zehua, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SEDGE: Structural Extrapolated Data Generation
von: Zhang, Kun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

RAMPAGE: RAndomized Mid-Point for debiAsed Gradient Extrapolation
von: Luo, Zhankun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Seeing Beyond: Extrapolative Domain Adaptive Panoramic Segmentation
von: Zheng, Yuanfan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Mirror Gradient: Towards Robust Multimodal Recommender Systems via Exploring Flat Local Minima
von: Zhong, Shanshan, et al.
Veröffentlicht: (2024)