High-Dimensional Kernel Methods under Covariate Shift: Data-Dependent Implicit Regularization
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Chen, Yihang, Liu, Fanghui, Suzuki, Taiji, Cevher, Volkan |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Learning with Norm Constrained, Over-parameterized, Two-layer Neural Networks
von: Liu, Fanghui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Fanghui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Generalization of Scaled Deep ResNets in the Mean-Field Regime
von: Chen, Yihang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Yihang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Robust NAS under adversarial training: benchmark, theory, and beyond
von: Wu, Yongtao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Yongtao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Addressing Label Shift in Distributed Learning via Entropy Regularization
von: Wu, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Conformal Inference under High-Dimensional Covariate Shifts via Likelihood-Ratio Regularization
von: Joshi, Sunay, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Joshi, Sunay, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Mean-field Analysis on Two-layer Neural Networks from a Kernel Perspective
von: Takakura, Shokichi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Takakura, Shokichi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Approximation and Estimation Ability of Transformers for Sequence-to-Sequence Functions with Infinite Dimensional Input
von: Takakura, Shokichi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Takakura, Shokichi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Revisiting Character-level Adversarial Attacks for Language Models
von: Rocamora, Elias Abad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Rocamora, Elias Abad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Self-Regularized Learning Methods
von: Schölpple, Max, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Schölpple, Max, et al.
Veröffentlicht: (2026)
MaD-Mix: Multi-Modal Data Mixtures via Latent Space Coupling for Vision-Language Model Training
von: Xie, Wanyun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Xie, Wanyun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Computational Efficiency under Covariate Shift in Kernel Ridge Regression
von: Della Vecchia, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Della Vecchia, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Chameleon: A Flexible Data-mixing Framework for Language Model Pretraining and Finetuning
von: Xie, Wanyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xie, Wanyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Efficient local linearity regularization to overcome catastrophic overfitting
von: Rocamora, Elias Abad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Rocamora, Elias Abad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Easy Data Unlearning Bench
von: Rinberg, Roy, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rinberg, Roy, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Krylov Cubic Regularized Newton: A Subspace Second-Order Method with Dimension-Free Convergence Rate
von: Jiang, Ruichen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jiang, Ruichen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep Two-Way Matrix Reordering for Relational Data Analysis
von: Watanabe, Chihiro, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Watanabe, Chihiro, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Generalization Bound of Gradient Flow through Training Trajectory and Data-dependent Kernel
von: Chen, Yilan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Yilan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SAMPa: Sharpness-aware Minimization Parallelized
von: Xie, Wanyun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xie, Wanyun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Imitation Learning in Discounted Linear MDPs without exploration assumptions
von: Viano, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Viano, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2024)
IL-SOAR : Imitation Learning with Soft Optimistic Actor cRitic
von: Viel, Stefano, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Viel, Stefano, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Algorithmic Fairness Generalization under Covariate and Dependence Shifts Simultaneously
von: Zhao, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhao, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Mamba Can Learn Low-Dimensional Targets In-Context via Test-Time Feature Learning
von: Oh, Junsoo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Oh, Junsoo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Accelerating Spectral Clustering under Fairness Constraints
von: Tonin, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tonin, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Efficient Large Language Model Inference with Neural Block Linearization
von: Erdogan, Mete, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Erdogan, Mete, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Stable Nonconvex-Nonconcave Training via Linear Interpolation
von: Pethick, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Pethick, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
From Saddle Points Toward Global Minima: A Newton-Type Method on Wasserstein Space
von: Lascu, Razvan-Andrei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lascu, Razvan-Andrei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Learning Equilibria from Data: Provably Efficient Multi-Agent Imitation Learning
von: Freihaut, Till, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Freihaut, Till, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Optimal Policy Adaptation under Covariate Shift
von: Liu, Xueqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Xueqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Transformers Learn Nonlinear Features In Context: Nonconvex Mean-field Dynamics on the Attention Landscape
von: Kim, Juno, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kim, Juno, et al.
Veröffentlicht: (2024)
State Space Models are Provably Comparable to Transformers in Dynamic Token Selection
von: Nishikawa, Naoki, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nishikawa, Naoki, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Transformers Provably Solve Parity Efficiently with Chain of Thought
von: Kim, Juno, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kim, Juno, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Mechanism of Weak-to-Strong Generalization: Feature Elicitation from Latent Knowledge
von: Awano, Ryoya, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Awano, Ryoya, et al.
Veröffentlicht: (2026)
AutoLL: Automatic Linear Layout of Graphs based on Deep Neural Network
von: Watanabe, Chihiro, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Watanabe, Chihiro, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Test time training enhances in-context learning of nonlinear functions
von: Kuwataka, Kento, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kuwataka, Kento, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Transformers as Measure-Theoretic Associative Memory: A Statistical Perspective and Minimax Optimality
von: Kawata, Ryotaro, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kawata, Ryotaro, et al.
Veröffentlicht: (2026)
In-Context Learning Is Provably Bayesian Inference: A Generalization Theory for Meta-Learning
von: Wakayama, Tomoya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wakayama, Tomoya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MT-NAM: An Efficient and Adaptive Model for Epileptic Seizure Detection
von: Afzal, Arshia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Afzal, Arshia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Split the Differences, Pool the Rest: Provably Efficient Multi-Objective Imitation
von: Sheebaelhamd, Ziyad, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sheebaelhamd, Ziyad, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Optimistic Dual Averaging Unifies Modern Optimizers
von: Pethick, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Pethick, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Provably avoiding over-optimization in Direct Preference Optimization without knowing the data distribution
von: Barla, Adam, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Barla, Adam, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Ähnliche Einträge
-
Learning with Norm Constrained, Over-parameterized, Two-layer Neural Networks
von: Liu, Fanghui, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Generalization of Scaled Deep ResNets in the Mean-Field Regime
von: Chen, Yihang, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Robust NAS under adversarial training: benchmark, theory, and beyond
von: Wu, Yongtao, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Addressing Label Shift in Distributed Learning via Entropy Regularization
von: Wu, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Conformal Inference under High-Dimensional Covariate Shifts via Likelihood-Ratio Regularization
von: Joshi, Sunay, et al.
Veröffentlicht: (2025)