Copertina

A Two-Scale Complexity Measure for Deep Learning Models

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Datres, Massimiliano, Leonardi, Gian Paolo, Figalli, Alessio, Sutter, David
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2024
Soggetti:	Machine Learning
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

Random Spiking Neural Networks are Stable and Spectrally Simple
di: Araya, Ernesto, et al.
Pubblicazione: (2025)

Understanding Multimodal Failure in Action-Chunking Behavioral Cloning
di: Mazza, Lorenzo, et al.
Pubblicazione: (2026)

The Price of Robustness: Stable Classifiers Need Overparameterization
di: von Berg, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2026)

Variational inference via radial transport
di: Ghafourpour, Luca, et al.
Pubblicazione: (2026)

The complexity of quantum support vector machines
di: Gentinetta, Gian, et al.
Pubblicazione: (2022)

A Two-Timescale Primal-Dual Framework for Reinforcement Learning via Online Dual Variable Guidance
di: Wolter, Axel Friedrich, et al.
Pubblicazione: (2025)

Deep Learning for Crime Forecasting: The Role of Mobility at Fine-grained Spatiotemporal Scales
di: Zumel, Ariadna Albors, et al.
Pubblicazione: (2025)

Distributional Adversarial Attacks and Training in Deep Hedging
di: He, Guangyi, et al.
Pubblicazione: (2025)

Scale-Invariant Learning-to-Rank
di: Petrozziello, Alessio, et al.
Pubblicazione: (2024)

Balancing Efficiency and Fairness in Traffic Light Control through Deep Reinforcement Learning
di: Cederle, Matteo, et al.
Pubblicazione: (2026)

Function Based Isolation Forest (FuBIF): A Unifying Framework for Interpretable Isolation-Based Anomaly Detection
di: Arcudi, Alessio, et al.
Pubblicazione: (2025)

Fisher-Guided Selective Forgetting: Mitigating The Primacy Bias in Deep Reinforcement Learning
di: Falzari, Massimiliano, et al.
Pubblicazione: (2025)

A Survey on Deep Tabular Learning
di: Somvanshi, Shriyank, et al.
Pubblicazione: (2024)

Multi-layer Abstraction for Nested Generation of Options (MANGO) in Hierarchical Reinforcement Learning
di: Arcudi, Alessio, et al.
Pubblicazione: (2025)

Knowledge Distillation for Federated Learning: a Practical Guide
di: Mora, Alessio, et al.
Pubblicazione: (2022)

Finding the DeepDream for Time Series: Activation Maximization for Univariate Time Series
di: Schlegel, Udo, et al.
Pubblicazione: (2024)

Recurrent Deep Kernel Learning of Dynamical Systems
di: Botteghi, Nicolò, et al.
Pubblicazione: (2024)

A Rigorous, Tractable Measure of Model Complexity
di: Allerbo, Oskar, et al.
Pubblicazione: (2026)

Two-dimensional Sparse Parallelism for Large Scale Deep Learning Recommendation Model Training
di: Zhang, Xin, et al.
Pubblicazione: (2025)

Memory Allocation in Resource-Constrained Reinforcement Learning
di: Tamborski, Massimiliano, et al.
Pubblicazione: (2025)

Towards Batch-to-Streaming Deep Reinforcement Learning for Continuous Control
di: De Monte, Riccardo, et al.
Pubblicazione: (2026)

Model-Free Active Exploration in Reinforcement Learning
di: Russo, Alessio, et al.
Pubblicazione: (2024)

Solving Probabilistic Verification Problems of Neural Networks using Branch and Bound
di: Boetius, David, et al.
Pubblicazione: (2024)

Two Is Better Than One: Aligned Representation Pairs for Anomaly Detection
di: Ryser, Alain, et al.
Pubblicazione: (2024)

Tailoring Adverse Event Prediction in Type 1 Diabetes with Patient-Specific Deep Learning Models
di: Rigamonti, Giorgia, et al.
Pubblicazione: (2026)

Enhancing Interpretability and Generalizability in Extended Isolation Forests
di: Arcudi, Alessio, et al.
Pubblicazione: (2023)

Improving DeFi Accessibility through Efficient Liquidity Provisioning with Deep Reinforcement Learning
di: Xu, Haonan, et al.
Pubblicazione: (2025)

Deep Temporal Deaggregation: Large-Scale Spatio-Temporal Generative Models
di: Bergström, David, et al.
Pubblicazione: (2024)

Scaling Laws for Uncertainty in Deep Learning
di: Rosso, Mattia, et al.
Pubblicazione: (2025)

Data-Informed Model Complexity Metric for Optimizing Symbolic Regression Models
di: Haut, Nathan, et al.
Pubblicazione: (2025)

The Flood Complex: Large-Scale Persistent Homology on Millions of Points
di: Graf, Florian, et al.
Pubblicazione: (2025)

A Role of Environmental Complexity on Representation Learning in Deep Reinforcement Learning Agents
di: Liu, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2024)

The Role of Fibration Symmetries in Geometric Deep Learning
di: Velarde, Osvaldo, et al.
Pubblicazione: (2024)

Deep Reinforcement Learning for Modelling Protein Complexes
di: Gao, Ziqi, et al.
Pubblicazione: (2024)

Exploring Deep Learning Models for EEG Neural Decoding
di: Dixen, Laurits, et al.
Pubblicazione: (2025)

An Improved Algorithm for Learning Drifting Discrete Distributions
di: Mazzetto, Alessio
Pubblicazione: (2024)

Mind the Gaps: Measuring Visual Artifacts in Dimensionality Reduction
di: Ros, Jaume, et al.
Pubblicazione: (2025)

Information propagation dynamics in Deep Graph Networks
di: Gravina, Alessio
Pubblicazione: (2024)

Reliability-Adjusted Prioritized Experience Replay
di: Pleiss, Leonard S., et al.
Pubblicazione: (2025)

Shielded Deep Reinforcement Learning for Complex Spacecraft Tasking
di: Reed, Robert, et al.
Pubblicazione: (2024)