Buchumschlag

The Limitations of Model Retraining in the Face of Performativity

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Kabra, Anmol, Patel, Kumar Kshitij
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Computer Science and Game Theory
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Solving Neural Min-Max Games: The Role of Architecture, Initialization & Dynamics
von: Patel, Deep, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust Adversarial Reinforcement Learning in Stochastic Games via Sequence Modeling
von: Tang, Xiaohang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fundamental Limits of Game-Theoretic LLM Alignment: Smith Consistency and Preference Matching
von: Shi, Zhekun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the Limitations and Possibilities of Nash Regret Minimization in Zero-Sum Matrix Games under Noisy Feedback
von: Maiti, Arnab, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Performative Prediction with Neural Networks
von: Mofakhami, Mehrnaz, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Performative Reinforcement Learning with Linear Markov Decision Process
von: Mandal, Debmalya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Robust and Performance Incentivizing Algorithms for Multi-Armed Bandits with Strategic Agents
von: Esmaeili, Seyed A., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Towards Performatively Stable Equilibria in Decision-Dependent Games for Arbitrary Data Distribution Maps
von: Zhong, Guangzheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Strategically-Robust Learning Algorithms for Bidding in First-Price Auctions
von: Kumar, Rachitesh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Provable Policy Gradient Methods for Average-Reward Markov Potential Games
von: Cheng, Min, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning in Budgeted Auctions with Spacing Objectives
von: Fikioris, Giannis, et al.
Veröffentlicht: (2024)

How to Evaluate Behavioral Models
von: d'Eon, Greg, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Empirical Validation of the Independent Chip Model
von: Kim, Juho
Veröffentlicht: (2025)

Understanding Model Selection For Learning In Strategic Environments
von: Handina, Tinashe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Practical Performative Policy Learning with Strategic Agents
von: Chen, Qianyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Market Games for Generative Models: Equilibria, Welfare, and Strategic Entry
von: Wei, Xiukun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Leaderboard Incentives: Model Rankings under Strategic Post-Training
von: Chen, Yatong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Uncertainty Modeling for Multi-Objective RTA Interception with Distillation Acceleration
von: Zhao, Gaoxiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Breaking the Gradient Barrier: Unveiling Large Language Models for Strategic Classification
von: Lv, Xinpeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Model Selection for Average Reward RL with Application to Utility Maximization in Repeated Games
von: Masoumian, Alireza, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Double Oracle Neural Architecture Search for Game Theoretic Deep Learning Models
von: Aung, Aye Phyu Phyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Heterogeneous Data Game: Characterizing the Model Competition Across Multiple Data Sources
von: Xu, Renzhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Copyright-Aware Incentive Scheme for Generative Art Models Using Hierarchical Reinforcement Learning
von: Shi, Zhuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning from Random Demonstrations: Offline Reinforcement Learning with Importance-Sampled Diffusion Models
von: Fang, Zeyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Model Monotonicity in Autobidding Auctions: When Do Better Predictions Lead to Better Outcomes?
von: Badanidiyuru, Ashwinkumar
Veröffentlicht: (2026)

Rethinking Strategic Mechanism Design In The Age Of Large Language Models: New Directions For Communication Systems
von: Lotfi, Ismail, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Stability of Online Algorithms in Performative Prediction
von: Farina, Gabriele, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Data Valuation for LLM Fine-Tuning: Efficient Shapley Value Approximation via Language Model Arithmetic
von: Tamine, Mélissa, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Swim till You Sink: Computing the Limit of a Game
von: Hakim, Rashida, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Blind Network Revenue Management and Bandits with Knapsacks under Limited Switches
von: Simchi-Levi, David, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Performative Prediction on Games and Mechanism Design
von: Góis, António, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adversaries With Incentives: A Strategic Alternative to Adversarial Robustness
von: Ehrenberg, Maayan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian Strategic Classification
von: Cohen, Lee, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Data-Driven Revenue Management for Air Cargo
von: Eren, Ezgi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Is Knowledge Power? On the (Im)possibility of Learning from Strategic Interactions
von: Ananthakrishnan, Nivasini, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Safe Exploitative Play with Untrusted Type Beliefs
von: Li, Tongxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Online Auction Design Using Distribution-Free Uncertainty Quantification with Applications to E-Commerce
von: Han, Jiale, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Convergence to Nash Equilibrium and No-regret Guarantee in (Markov) Potential Games
von: Dong, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Mutual Trustworthiness in Federated Learning for Data-Rich Smart Cities
von: Wehbi, Osama, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Refined Sample Complexity for Markov Games with Independent Linear Function Approximation
von: Dai, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2024)