Tree-based Ensemble Learning for Out-of-distribution Detection
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Shen, Zhaiming, Wang, Menglun, Cheng, Guang, Lai, Ming-Jun, Mu, Lin, Huang, Ruihao, Liu, Qi, Zhu, Hao |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Graph-based Semi-supervised Local Clustering with Few Labeled Nodes
di: Shen, Zhaiming, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Shen, Zhaiming, et al.
Pubblicazione: (2022)
Maximal Volume Matrix Cross Approximation for Image Compression and Least Squares Solution
di: Allen, Kenneth, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Allen, Kenneth, et al.
Pubblicazione: (2023)
Local Clustering for Lung Cancer Image Classification via Sparse Solution Technique
di: Hamel, Jackson, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hamel, Jackson, et al.
Pubblicazione: (2024)
Understanding In-Context Learning for Nonlinear Regression with Transformers: Attention as Featurizer
di: Hsu, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hsu, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2026)
Understanding In-Context Learning on Structured Manifolds: Bridging Attention to Kernel Methods
di: Shen, Zhaiming, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shen, Zhaiming, et al.
Pubblicazione: (2025)
Advancing Local Clustering on Graphs via Compressive Sensing: Semi-supervised and Unsupervised Methods
di: Shen, Zhaiming, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shen, Zhaiming, et al.
Pubblicazione: (2025)
Transformers for Learning on Noisy and Task-Level Manifolds: Approximation and Generalization Insights
di: Shen, Zhaiming, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shen, Zhaiming, et al.
Pubblicazione: (2025)
Isolation-based Spherical Ensemble Representations for Anomaly Detection
di: Cao, Yang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cao, Yang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Disentangled Graph Prompting for Out-Of-Distribution Detection
di: Yang, Cheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yang, Cheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Bounded and Uniform Energy-based Out-of-distribution Detection for Graphs
di: Yang, Shenzhi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Shenzhi, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Kolmogorov Superposition Theorem can Break the Curse of Dimensionality When Approximating High Dimensional Functions
di: Lai, Ming-Jun, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Lai, Ming-Jun, et al.
Pubblicazione: (2021)
The Optimal Linear B-splines Approximation via Kolmogorov Superposition Theorem and its Application
di: Lai, Ming-Jun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lai, Ming-Jun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Out-of-distribution Generalization for Total Variation based Invariant Risk Minimization
di: Wang, Yuanchao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yuanchao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Mining In-distribution Attributes in Outliers for Out-of-distribution Detection
di: Lei, Yutian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lei, Yutian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Revisiting Deep Ensemble for Out-of-Distribution Detection: A Loss Landscape Perspective
di: Fang, Kun, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Fang, Kun, et al.
Pubblicazione: (2023)
Enhanced Credit Score Prediction Using Ensemble Deep Learning Model
di: Xing, Qianwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xing, Qianwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
FOOGD: Federated Collaboration for Both Out-of-distribution Generalization and Detection
di: Liao, Xinting, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liao, Xinting, et al.
Pubblicazione: (2024)
Reward Learning From Preference With Ties
di: Liu, Jinsong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Jinsong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Out-of-Distribution Detection on Graphs: A Survey
di: Cai, Tingyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cai, Tingyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Conformalized Quantum DeepONet Ensembles for Scalable Operator Learning with Distribution-Free Uncertainty
di: Matlia, Purav, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Matlia, Purav, et al.
Pubblicazione: (2026)
Human Texts Are Outliers: Detecting LLM-generated Texts via Out-of-distribution Detection
di: Zeng, Cong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zeng, Cong, et al.
Pubblicazione: (2025)
GAIA: Delving into Gradient-based Attribution Abnormality for Out-of-distribution Detection
di: Chen, Jinggang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chen, Jinggang, et al.
Pubblicazione: (2023)
On the Learnability of Out-of-distribution Detection
di: Fang, Zhen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fang, Zhen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Negative as Positive: Enhancing Out-of-distribution Generalization for Graph Contrastive Learning
di: Wang, Zixu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Zixu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Class Relevance Learning For Out-of-distribution Detection
di: Xiong, Butian, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Xiong, Butian, et al.
Pubblicazione: (2023)
Neuron Activation Coverage: Rethinking Out-of-distribution Detection and Generalization
di: Liu, Yibing, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Yibing, et al.
Pubblicazione: (2023)
Sharpness-Aware Geometric Defense for Robust Out-Of-Distribution Detection
di: Li, Jeng-Lin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Jeng-Lin, et al.
Pubblicazione: (2025)
TrustLoRA: Low-Rank Adaptation for Failure Detection under Out-of-distribution Data
di: Zhu, Fei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhu, Fei, et al.
Pubblicazione: (2025)
DOS: Diverse Outlier Sampling for Out-of-Distribution Detection
di: Jiang, Wenyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Jiang, Wenyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
Spurious Feature Diversification Improves Out-of-distribution Generalization
di: Lin, Yong, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lin, Yong, et al.
Pubblicazione: (2023)
Beyond Penalization: Diffusion-based Out-of-Distribution Detection and Selective Regularization in Offline Reinforcement Learning
di: Wang, Qingjun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Qingjun, et al.
Pubblicazione: (2026)
Transferable Reward Learning by Dynamics-Agnostic Discriminator Ensemble
di: Luo, Fan-Ming, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Luo, Fan-Ming, et al.
Pubblicazione: (2022)
Learning Multi-Manifold Embedding for Out-Of-Distribution Detection
di: Li, Jeng-Lin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Jeng-Lin, et al.
Pubblicazione: (2024)
The Best of Both Worlds: On the Dilemma of Out-of-distribution Detection
di: Zhang, Qingyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Qingyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Linear Causal Representation Learning by Topological Ordering, Pruning, and Disentanglement
di: Chen, Hao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Hao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Improving Graph Out-of-distribution Generalization Beyond Causality
di: Xu, Can, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Can, et al.
Pubblicazione: (2024)
Feature Protection For Out-of-distribution Generalization
di: Tan, Lu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tan, Lu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Interpretable Credit Default Prediction with Ensemble Learning and SHAP
di: Yang, Shiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Shiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Targeted Vaccine: Safety Alignment for Large Language Models against Harmful Fine-Tuning via Layer-wise Perturbation
di: Liu, Guozhi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Guozhi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Out-of-Distribution Detection with Overlap Index
di: Fu, Hao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fu, Hao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Graph-based Semi-supervised Local Clustering with Few Labeled Nodes
di: Shen, Zhaiming, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Maximal Volume Matrix Cross Approximation for Image Compression and Least Squares Solution
di: Allen, Kenneth, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Local Clustering for Lung Cancer Image Classification via Sparse Solution Technique
di: Hamel, Jackson, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Understanding In-Context Learning for Nonlinear Regression with Transformers: Attention as Featurizer
di: Hsu, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Understanding In-Context Learning on Structured Manifolds: Bridging Attention to Kernel Methods
di: Shen, Zhaiming, et al.
Pubblicazione: (2025)