Buchumschlag

Towards Heterogeneous Long-tailed Learning: Benchmarking, Metrics, and Toolbox

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wang, Haohui, Guan, Weijie, Chen, Jianpeng, Wang, Zi, Zhou, Dawei
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2023
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

EVINET: Towards Open-World Graph Learning via Evidential Reasoning Network
von: Guan, Weijie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Balancing Learning Rates Across Layers: Exact Two-Step Dynamics and Optimal Scaling in Linear Neural Networks
von: Pang, Tianyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Mastering Long-Tail Complexity on Graphs: Characterization, Learning, and Generalization
von: Wang, Haohui, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Evaluating the Generalization Ability of Quantized LLMs: Benchmark, Analysis, and Toolbox
von: Liu, Yijun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

UniMate: A Unified Model for Mechanical Metamaterial Generation, Property Prediction, and Condition Confirmation
von: Zhan, Wangzhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Distilling Long-tailed Datasets
von: Zhao, Zhenghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Transfer Learning for Bayesian Optimization on Heterogeneous Search Spaces
von: Fan, Zhou, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Mildly Conservative Regularized Evaluation for Offline Reinforcement Learning
von: Chen, Haohui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LENSLLM: Unveiling Fine-Tuning Dynamics for LLM Selection
von: Zeng, Xinyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

You Are Your Own Best Teacher: Achieving Centralized-level Performance in Federated Learning under Heterogeneous and Long-tailed Data
von: Yan, Shanshan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Data Value in the Age of Scaling: Understanding LLM Scaling Dynamics Under Real-Synthetic Data Mixtures
von: Wang, Haohui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BAPE: Learning an Explicit Bayes Classifier for Long-tailed Visual Recognition
von: Du, Chaoqun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TALENT: A Tabular Analytics and Learning Toolbox
von: Liu, Si-Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An Equivariance Toolbox for Learning Dynamics
von: Yang, Yongyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Trusted Multi-view Learning for Long-tailed Classification
von: Tang, Chuanqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Classifying Long-tailed and Label-noise Data via Disentangling and Unlearning
von: Shu, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EvoluNet: Advancing Dynamic Non-IID Transfer Learning on Graphs
von: Wang, Haohui, et al.
Veröffentlicht: (2023)

APRIL: Active Partial Rollouts in Reinforcement Learning to Tame Long-tail Generation
von: Zhou, Yuzhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Continual Learning of Numerous Tasks from Long-tail Distributions
von: Kang, Liwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Continuous Contrastive Learning for Long-Tailed Semi-Supervised Recognition
von: Zhou, Zi-Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Memorizing Long-tail Data Can Help Generalization Through Composition
von: Zhou, Mo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ITI-IQA: a Toolbox for Heterogeneous Univariate and Multivariate Missing Data Imputation Quality Assessment
von: Pons-Suñer, Pedro, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Long-tailed Recognition with Model Rebalancing
von: Luo, Jiaan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Flexible Distribution Alignment: Towards Long-tailed Semi-supervised Learning with Proper Calibration
von: Aimar, Emanuel Sanchez, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Mitigating Estimation Bias with Representation Learning in TD Error-Driven Regularization
von: Chen, Haohui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Double Actor-Critic with TD Error-Driven Regularization in Reinforcement Learning
von: Chen, Haohui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dual-granularity Sinkhorn Distillation for Enhanced Learning from Long-tailed Noisy Data
von: Hong, Feng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FaLW: A Forgetting-aware Loss Reweighting for Long-tailed Unlearning
von: Yu, Liheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

4DBInfer: A 4D Benchmarking Toolbox for Graph-Centric Predictive Modeling on Relational DBs
von: Wang, Minjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Unified Distance Metric for Heterogeneous Attribute Data Clustering
von: Zhang, Yiqun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LTSM-Bundle: A Toolbox and Benchmark on Large Language Models for Time Series Forecasting
von: Chuang, Yu-Neng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Conformal Prediction Meets Long-tail Classification
von: Liu, Shuqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimizing Long-tailed Link Prediction in Graph Neural Networks through Structure Representation Enhancement
von: Wang, Yakun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Robust Federated Multimodal Graph Learning under Modality Heterogeneity
von: Zhang, Sirui, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LPT++: Efficient Training on Mixture of Long-tailed Experts
von: Dong, Bowen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Personalized Federated Learning on Heterogeneous and Long-Tailed Data via Expert Collaborative Learning
von: Lv, Fengling, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Making Reliable and Flexible Decisions in Long-tailed Classification
von: Li, Bolian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep Learning of Dynamic Systems using System Identification Toolbox(TM)
von: Dai, Tianyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

HeroFilter: Adaptive Spectral Graph Filter for Varying Heterophilic Relations
von: Zhang, Shuaicheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RoSHAP: A Distributional Framework and Robust Metric for Stable Feature Attribution
von: Xiang, Lanxin, et al.
Veröffentlicht: (2026)