Retraining with Predicted Hard Labels Provably Increases Model Accuracy
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Das, Rudrajit, Dhillon, Inderjit S., Epasto, Alessandro, Javanmard, Adel, Mao, Jieming, Mirrokni, Vahab, Sanghavi, Sujay, Zhong, Peilin |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Self-Boost via Optimal Retraining: An Analysis via Approximate Message Passing
di: Javanmard, Adel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Javanmard, Adel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentially Private Synthetic Data Release for Topics API Outputs
di: Dick, Travis, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dick, Travis, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentially Private Graph Learning via Sensitivity-Bounded Personalized PageRank
di: Epasto, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Epasto, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2022)
Improving the Variance of Differentially Private Randomized Experiments through Clustering
di: Javanmard, Adel, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Javanmard, Adel, et al.
Pubblicazione: (2023)
Smooth Anonymity for Sparse Graphs
di: Epasto, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Epasto, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2022)
Perturb-and-Project: Differentially Private Similarities and Marginals
di: Cohen-Addad, Vincent, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cohen-Addad, Vincent, et al.
Pubblicazione: (2024)
Private Training & Data Generation by Clustering Embeddings
di: Zhou, Felix, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Felix, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentially Private Space-Efficient Algorithms for Counting Distinct Elements in the Turnstile Model
di: Cummings, Rachel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cummings, Rachel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentially Private Clustering in Data Streams
di: Epasto, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Epasto, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2023)
Towards Quantifying the Preconditioning Effect of Adam
di: Das, Rudrajit, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Das, Rudrajit, et al.
Pubblicazione: (2024)
DiSK: Differentially Private Optimizer with Simplified Kalman Filter for Noise Reduction
di: Zhang, Xinwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Xinwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Keeping a Secret Requires a Good Memory: Space Lower-Bounds for Private Algorithms
di: Epasto, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Epasto, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2026)
Sublinear Space Graph Algorithms in the Continual Release Model
di: Epasto, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Epasto, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scalable Private Partition Selection via Adaptive Weighting
di: Chen, Justin Y., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Justin Y., et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimistic Rates for Learning from Label Proportions
di: Li, Gene, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Gene, et al.
Pubblicazione: (2024)
Graph Unlearning with Efficient Partial Retraining
di: Zhang, Jiahao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Jiahao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Geometric Median (GM) Matching for Robust Data Pruning
di: Acharya, Anish, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Acharya, Anish, et al.
Pubblicazione: (2024)
Honesty is the Best Policy: On the Accuracy of Apple Privacy Labels Compared to Apps' Privacy Policies
di: Ali, Mir Masood, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ali, Mir Masood, et al.
Pubblicazione: (2023)
Hard-Label Cryptanalytic Extraction of Neural Network Models
di: Chen, Yi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Yi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Is the Hard-Label Cryptanalytic Model Extraction Really Polynomial?
di: Ito, Akira, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ito, Akira, et al.
Pubblicazione: (2025)
Understanding the Role of Training Data in Test-Time Scaling
di: Javanmard, Adel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Javanmard, Adel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Theoretical Perspectives on Data Quality and Synergistic Effects in Pre- and Post-Training Reasoning Models
di: Javanmard, Adel, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Javanmard, Adel, et al.
Pubblicazione: (2026)
PriorBoost: An Adaptive Algorithm for Learning from Aggregate Responses
di: Javanmard, Adel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Javanmard, Adel, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Hard-Label Black-Box Evasion Attack against ML-based Malicious Traffic Detection Systems
di: Liu, Zixuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Zixuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Low-Cost Hard-Label Adversarial Attack with Theoretical Foundations
di: Liu, Jun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Jun, et al.
Pubblicazione: (2026)
LabObf: A Label Protection Scheme for Vertical Federated Learning Through Label Obfuscation
di: He, Ying, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: He, Ying, et al.
Pubblicazione: (2024)
PANORAMIA: Privacy Auditing of Machine Learning Models without Retraining
di: Kazmi, Mishaal, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kazmi, Mishaal, et al.
Pubblicazione: (2024)
Provably Secure Steganography Based on List Decoding
di: Pang, Kaiyi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pang, Kaiyi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Provable Execution in Real-Time Embedded Systems
di: Neto, Antonio Joia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Neto, Antonio Joia, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive Cybersecurity: Dynamically Retrainable Firewalls for Real-Time Network Protection
di: Ahmadi, Sina
Pubblicazione: (2025)
di: Ahmadi, Sina
Pubblicazione: (2025)
Polynomial Time Cryptanalytic Extraction of Deep Neural Networks in the Hard-Label Setting
di: Carlini, Nicholas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Carlini, Nicholas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scalable contribution bounding to achieve privacy
di: Cohen-Addad, Vincent, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cohen-Addad, Vincent, et al.
Pubblicazione: (2025)
Plug-and-Hide: Provable and Adjustable Diffusion Generative Steganography
di: Zhu, Jiahao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhu, Jiahao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Provably Robust and Secure Steganography in Asymmetric Resource Scenario
di: Bai, Minhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bai, Minhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Beyond Algorithmic Proofs: Towards Implementation-Level Provable Security
di: Shang, Jiahui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shang, Jiahui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient Byzantine-Robust and Provably Privacy-Preserving Federated Learning
di: Nie, Chenfei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nie, Chenfei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Provably Robust Multi-bit Watermarking for AI-generated Text
di: Qu, Wenjie, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Qu, Wenjie, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards Provably Secure Generative AI: Reliable Consensus Sampling
di: Cui, Yu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cui, Yu, et al.
Pubblicazione: (2025)
STEAD: Robust Provably Secure Linguistic Steganography with Diffusion Language Model
di: Qi, Yuang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Qi, Yuang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Asymmetric Mempool DoS Security: Formal Definitions and Provable Secure Designs
di: Ding, Wanning, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ding, Wanning, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Self-Boost via Optimal Retraining: An Analysis via Approximate Message Passing
di: Javanmard, Adel, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Differentially Private Synthetic Data Release for Topics API Outputs
di: Dick, Travis, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Differentially Private Graph Learning via Sensitivity-Bounded Personalized PageRank
di: Epasto, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Improving the Variance of Differentially Private Randomized Experiments through Clustering
di: Javanmard, Adel, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Smooth Anonymity for Sparse Graphs
di: Epasto, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2022)