Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Thudi, Anvith, Maddison, Chris J. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | https://arxiv.org/abs/2406.01477 |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
MixMin: Finding Data Mixtures via Convex Minimization
par: Thudi, Anvith, et autres
Publié: (2025)
par: Thudi, Anvith, et autres
Publié: (2025)
Fast Exact Unlearning for In-Context Learning Data for LLMs
par: Muresanu, Andrei I., et autres
Publié: (2024)
par: Muresanu, Andrei I., et autres
Publié: (2024)
Gradients Look Alike: Sensitivity is Often Overestimated in DP-SGD
par: Thudi, Anvith, et autres
Publié: (2023)
par: Thudi, Anvith, et autres
Publié: (2023)
Efficient Public Verification of Private ML via Regularization
par: Bell, Zoë Ruha, et autres
Publié: (2025)
par: Bell, Zoë Ruha, et autres
Publié: (2025)
Selective Prediction via Training Dynamics
par: Rabanser, Stephan, et autres
Publié: (2022)
par: Rabanser, Stephan, et autres
Publié: (2022)
Gauss-Newton Unlearning for the LLM Era
par: McKinney, Lev, et autres
Publié: (2026)
par: McKinney, Lev, et autres
Publié: (2026)
Leveraging Per-Instance Privacy for Machine Unlearning
par: Sepahvand, Nazanin Mohammadi, et autres
Publié: (2025)
par: Sepahvand, Nazanin Mohammadi, et autres
Publié: (2025)
Predicting Large Model Test Losses with a Noisy Quadratic System
par: Li, Chuning, et autres
Publié: (2026)
par: Li, Chuning, et autres
Publié: (2026)
Observational Scaling Laws and the Predictability of Language Model Performance
par: Ruan, Yangjun, et autres
Publié: (2024)
par: Ruan, Yangjun, et autres
Publié: (2024)
A Geometric Analysis of PCA
par: Hanchi, Ayoub El, et autres
Publié: (2025)
par: Hanchi, Ayoub El, et autres
Publié: (2025)
Bayesian Sensitivity of Causal Inference Estimators under Evidence-Based Priors
par: Dhawan, Nikita, et autres
Publié: (2026)
par: Dhawan, Nikita, et autres
Publié: (2026)
Experts Don't Cheat: Learning What You Don't Know By Predicting Pairs
par: Johnson, Daniel D., et autres
Publié: (2024)
par: Johnson, Daniel D., et autres
Publié: (2024)
MaD-Mix: Multi-Modal Data Mixtures via Latent Space Coupling for Vision-Language Model Training
par: Xie, Wanyun, et autres
Publié: (2026)
par: Xie, Wanyun, et autres
Publié: (2026)
End-To-End Causal Effect Estimation from Unstructured Natural Language Data
par: Dhawan, Nikita, et autres
Publié: (2024)
par: Dhawan, Nikita, et autres
Publié: (2024)
Minimax Linear Regression under the Quantile Risk
par: Hanchi, Ayoub El, et autres
Publié: (2024)
par: Hanchi, Ayoub El, et autres
Publié: (2024)
On the Efficiency of ERM in Feature Learning
par: Hanchi, Ayoub El, et autres
Publié: (2024)
par: Hanchi, Ayoub El, et autres
Publié: (2024)
Sequential Function-Space Variational Inference via Gaussian Mixture Approximation
par: Zhu, Menghao Waiyan William, et autres
Publié: (2025)
par: Zhu, Menghao Waiyan William, et autres
Publié: (2025)
Learning Optimal Distributionally Robust Stochastic Control in Continuous State Spaces
par: Wang, Shengbo, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Shengbo, et autres
Publié: (2024)
Distribution-Free Robust Predict-Then-Optimize in Function Spaces
par: Patel, Yash, et autres
Publié: (2026)
par: Patel, Yash, et autres
Publié: (2026)
Optimal Approximation -- Smoothness Tradeoffs for Soft-Max Functions
par: Epasto, Alessandro, et autres
Publié: (2020)
par: Epasto, Alessandro, et autres
Publié: (2020)
Scaling Laws for Optimal Data Mixtures
par: Shukor, Mustafa, et autres
Publié: (2025)
par: Shukor, Mustafa, et autres
Publié: (2025)
Reasoning to Learn from Latent Thoughts
par: Ruan, Yangjun, et autres
Publié: (2025)
par: Ruan, Yangjun, et autres
Publié: (2025)
Locally Near Optimal Piecewise Linear Regression in High Dimensions via Difference of Max-Affine Functions
par: Kanj, Haitham, et autres
Publié: (2026)
par: Kanj, Haitham, et autres
Publié: (2026)
Causal Risk Minimization for High-Dimensional Treatments
par: Dhawan, Nikita, et autres
Publié: (2026)
par: Dhawan, Nikita, et autres
Publié: (2026)
MaxSketch: Robust Distinct Counting in Streams via Random Projections
par: Tsikouras, Nikos, et autres
Publié: (2026)
par: Tsikouras, Nikos, et autres
Publié: (2026)
MergeMix: Optimizing Mid-Training Data Mixtures via Learnable Model Merging
par: Wang, Jiapeng, et autres
Publié: (2026)
par: Wang, Jiapeng, et autres
Publié: (2026)
Unifying Distributionally Robust Optimization via Optimal Transport Theory
par: Blanchet, Jose, et autres
Publié: (2023)
par: Blanchet, Jose, et autres
Publié: (2023)
Optimal Complexity in Byzantine-Robust Distributed Stochastic Optimization with Data Heterogeneity
par: Shi, Qiankun, et autres
Publié: (2025)
par: Shi, Qiankun, et autres
Publié: (2025)
Optimal Transport Aggregation for Distributed Mixture-of-Experts
par: Chamroukhi, Faïcel, et autres
Publié: (2023)
par: Chamroukhi, Faïcel, et autres
Publié: (2023)
Learning Optimal Distributionally Robust Individualized Treatment Rules Integrating Multi-Source Data
par: Cui, Wenhai, et autres
Publié: (2026)
par: Cui, Wenhai, et autres
Publié: (2026)
Re-Mix: Optimizing Data Mixtures for Large Scale Imitation Learning
par: Hejna, Joey, et autres
Publié: (2024)
par: Hejna, Joey, et autres
Publié: (2024)
Linear Mixture Distributionally Robust Markov Decision Processes
par: Liu, Zhishuai, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Zhishuai, et autres
Publié: (2025)
Mixture-of-Experts for Distributed Edge Computing with Channel-Aware Gating Function
par: Song, Qiuchen, et autres
Publié: (2025)
par: Song, Qiuchen, et autres
Publié: (2025)
Energy-Based Modelling for Discrete and Mixed Data via Heat Equations on Structured Spaces
par: Schröder, Tobias, et autres
Publié: (2024)
par: Schröder, Tobias, et autres
Publié: (2024)
Distributionally Robust Reinforcement Learning with Interactive Data Collection: Fundamental Hardness and Near-Optimal Algorithm
par: Lu, Miao, et autres
Publié: (2024)
par: Lu, Miao, et autres
Publié: (2024)
Stochastic Optimal Control for Diffusion Bridges in Function Spaces
par: Park, Byoungwoo, et autres
Publié: (2024)
par: Park, Byoungwoo, et autres
Publié: (2024)
Function-Space Optimality of Neural Architectures with Multivariate Nonlinearities
par: Parhi, Rahul, et autres
Publié: (2023)
par: Parhi, Rahul, et autres
Publié: (2023)
Distributionally Robust Optimization via Iterative Algorithms in Continuous Probability Spaces
par: Zhu, Linglingzhi, et autres
Publié: (2024)
par: Zhu, Linglingzhi, et autres
Publié: (2024)
Distributed Differentially Private Data Analytics via Secure Sketching
par: Burkhardt, Jakob, et autres
Publié: (2024)
par: Burkhardt, Jakob, et autres
Publié: (2024)
Be More Diverse than the Most Diverse: Optimal Mixtures of Generative Models via Mixture-UCB Bandit Algorithms
par: Rezaei, Parham, et autres
Publié: (2024)
par: Rezaei, Parham, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
MixMin: Finding Data Mixtures via Convex Minimization
par: Thudi, Anvith, et autres
Publié: (2025) -
Fast Exact Unlearning for In-Context Learning Data for LLMs
par: Muresanu, Andrei I., et autres
Publié: (2024) -
Gradients Look Alike: Sensitivity is Often Overestimated in DP-SGD
par: Thudi, Anvith, et autres
Publié: (2023) -
Efficient Public Verification of Private ML via Regularization
par: Bell, Zoë Ruha, et autres
Publié: (2025) -
Selective Prediction via Training Dynamics
par: Rabanser, Stephan, et autres
Publié: (2022)