Measuring training variability from stochastic optimization using robust nonparametric testing
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Banerjee, Sinjini, Marrinan, Tim, Cannon, Reilly, Chiang, Tony, Sarwate, Anand D. |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Understanding Generative AI Content with Embedding Models
di: Vargas, Max, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Vargas, Max, et al.
Pubblicazione: (2024)
Unraveling the Localized Latents: Learning Stratified Manifold Structures in LLM Embedding Space with Sparse Mixture-of-Experts
di: Li, Xin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Xin, et al.
Pubblicazione: (2025)
LSR-Adapt: Ultra-Efficient Parameter Tuning with Matrix Low Separation Rank Kernel Adaptation
di: Li, Xin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Xin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Faithful and Efficient Explanations for Neural Networks via Neural Tangent Kernel Surrogate Models
di: Engel, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Engel, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2023)
LASERS: LAtent Space Encoding for Representations with Sparsity for Generative Modeling
di: Li, Xin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Xin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning To Help: Training Models to Assist Legacy Devices
di: Wu, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Assessing Generative Models for Structured Data
di: Cannon, Reilly, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cannon, Reilly, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning to Help in Multi-Class Settings
di: Wu, Yu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Yu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning stochasticity: a nonparametric framework for intrinsic noise estimation
di: Pillonetto, Gianluigi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pillonetto, Gianluigi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Instance-optimal stochastic convex optimization: Can we improve upon sample-average and robust stochastic approximation?
di: Jiang, Liwei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Jiang, Liwei, et al.
Pubblicazione: (2026)
Unregularized limit of stochastic gradient method for Wasserstein distributionally robust optimization
di: Le, Tam
Pubblicazione: (2025)
di: Le, Tam
Pubblicazione: (2025)
Personalizing black-box models for nonparametric regression with minimax optimality
di: Li, Sai, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Sai, et al.
Pubblicazione: (2026)
Efficient nonparametric statistical inference on population feature importance using Shapley values
di: Williamson, Brian D., et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Williamson, Brian D., et al.
Pubblicazione: (2020)
What should post-training optimize? A test-time scaling law perspective
di: Li, Muheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Muheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Joint space-time wind field data extrapolation and uncertainty quantification using nonparametric Bayesian dictionary learning
di: Pasparakis, George D., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pasparakis, George D., et al.
Pubblicazione: (2025)
Low-rank surrogate modeling and stochastic zero-order optimization for training of neural networks with black-box layers
di: Chertkov, Andrei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chertkov, Andrei, et al.
Pubblicazione: (2025)
On robust overfitting: adversarial training induced distribution matters
di: Tian, Runzhi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Tian, Runzhi, et al.
Pubblicazione: (2023)
A stochastic smoothing framework for nonconvex-nonconcave min-sum-max problems with applications to Wasserstein distributionally robust optimization
di: Liu, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
STOOD-X methodology: using statistical nonparametric test for OOD Detection Large-Scale datasets enhanced with explainability
di: Sevillano-García, Iván, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sevillano-García, Iván, et al.
Pubblicazione: (2025)
Geometry Preserving Loss Functions Promote Improved Adaptation of Blackbox Generative Model
di: Mitra, Sinjini, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mitra, Sinjini, et al.
Pubblicazione: (2026)
Graph Network Modeling Techniques for Visualizing Human Mobility Patterns
di: Mitra, Sinjini, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mitra, Sinjini, et al.
Pubblicazione: (2025)
Conservative neural posterior estimation via distributionally robust training
di: Laplante, William, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Laplante, William, et al.
Pubblicazione: (2026)
The Projected Covariance Measure for assumption-lean variable significance testing
di: Lundborg, Anton Rask, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Lundborg, Anton Rask, et al.
Pubblicazione: (2022)
Gradient-free stochastic optimization for additive models
di: Akhavan, Arya, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Akhavan, Arya, et al.
Pubblicazione: (2025)
High-dimensional reliability-based design optimization using stochastic emulators
di: Moustapha, M., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Moustapha, M., et al.
Pubblicazione: (2026)
Can Go AIs be adversarially robust?
di: Tseng, Tom, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tseng, Tom, et al.
Pubblicazione: (2024)
Averaged Adam accelerates stochastic optimization in the training of deep neural network approximations for partial differential equation and optimal control problems
di: Dereich, Steffen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dereich, Steffen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimal low-rank stochastic gradient estimation for LLM training
di: Li, Zehao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Zehao, et al.
Pubblicazione: (2026)
LightGBM robust optimization algorithm based on topological data analysis
di: Yang, Han, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Han, et al.
Pubblicazione: (2024)
Greedy equivalence search for nonparametric graphical models
di: Aragam, Bryon
Pubblicazione: (2024)
di: Aragam, Bryon
Pubblicazione: (2024)
Covariate shift in nonparametric regression with Markovian design
di: Trottner, Lukas
Pubblicazione: (2023)
di: Trottner, Lukas
Pubblicazione: (2023)
Non-convergence to global minimizers for Adam and stochastic gradient descent optimization and constructions of local minimizers in the training of artificial neural networks
di: Jentzen, Arnulf, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jentzen, Arnulf, et al.
Pubblicazione: (2024)
Foundation Model's Embedded Representations May Detect Distribution Shift
di: Vargas, Max, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Vargas, Max, et al.
Pubblicazione: (2023)
Inference via robust optimal transportation: theory and methods
di: Ma, Yiming, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ma, Yiming, et al.
Pubblicazione: (2023)
Online combinatorial optimization with stochastic decision sets and adversarial losses
di: Neu, Gergely, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Neu, Gergely, et al.
Pubblicazione: (2026)
KEA Explain: Explanations of Hallucinations using Graph Kernel Analysis
di: Haskins, Reilly, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Haskins, Reilly, et al.
Pubblicazione: (2025)
Predicting VBAC Outcomes from U.S. Natality Data using Deep and Classical Machine Learning Models
di: Anand, Ananya
Pubblicazione: (2025)
di: Anand, Ananya
Pubblicazione: (2025)
Epistemic Observability in Language Models
di: Mason, Tony, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mason, Tony, et al.
Pubblicazione: (2026)
Multiplicative update rules for accelerating deep learning training and increasing robustness
di: Kirtas, Manos, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kirtas, Manos, et al.
Pubblicazione: (2023)
Tessellation Localized Transfer learning for nonparametric regression
di: Halconruy, Hélène, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Halconruy, Hélène, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Understanding Generative AI Content with Embedding Models
di: Vargas, Max, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Unraveling the Localized Latents: Learning Stratified Manifold Structures in LLM Embedding Space with Sparse Mixture-of-Experts
di: Li, Xin, et al.
Pubblicazione: (2025) -
LSR-Adapt: Ultra-Efficient Parameter Tuning with Matrix Low Separation Rank Kernel Adaptation
di: Li, Xin, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Faithful and Efficient Explanations for Neural Networks via Neural Tangent Kernel Surrogate Models
di: Engel, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2023) -
LASERS: LAtent Space Encoding for Representations with Sparsity for Generative Modeling
di: Li, Xin, et al.
Pubblicazione: (2024)