Representation Norm Amplification for Out-of-Distribution Detection in Long-Tail Learning
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Shin, Dong Geun, Chung, Hye Won |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Long-Tailed Out-of-Distribution Detection with Refined Separate Class Learning
par: Feng, Shuai, et autres
Publié: (2025)
par: Feng, Shuai, et autres
Publié: (2025)
Label Distribution Shift-Aware Prediction Refinement for Test-Time Adaptation
par: Jang, Minguk, et autres
Publié: (2024)
par: Jang, Minguk, et autres
Publié: (2024)
ConjNorm: Tractable Density Estimation for Out-of-Distribution Detection
par: Peng, Bo, et autres
Publié: (2024)
par: Peng, Bo, et autres
Publié: (2024)
Rethinking Self-Distillation: Label Averaging and Enhanced Soft Label Refinement with Partial Labels
par: Jeong, Hyeonsu, et autres
Publié: (2024)
par: Jeong, Hyeonsu, et autres
Publié: (2024)
ViRN: Variational Inference and Distribution Trilateration for Long-Tailed Continual Representation Learning
par: Dai, Hao, et autres
Publié: (2025)
par: Dai, Hao, et autres
Publié: (2025)
Unsupervised Contrastive Learning Using Out-Of-Distribution Data for Long-Tailed Dataset
par: Hoang, Cuong Manh, et autres
Publié: (2025)
par: Hoang, Cuong Manh, et autres
Publié: (2025)
Rank-1 Matrix Completion with Gradient Descent and Small Random Initialization
par: Kim, Daesung, et autres
Publié: (2022)
par: Kim, Daesung, et autres
Publié: (2022)
Learning Hyperspherical Time-Frequency Representations for Time-Series Out-of-Distribution Detection
par: Lunardi, Willian T., et autres
Publié: (2026)
par: Lunardi, Willian T., et autres
Publié: (2026)
Representation Learning on Out of Distribution in Tabular Data
par: Ginanjar, Achmad, et autres
Publié: (2025)
par: Ginanjar, Achmad, et autres
Publié: (2025)
Distribution-Aware Robust Learning from Long-Tailed Data with Noisy Labels
par: Baik, Jae Soon, et autres
Publié: (2024)
par: Baik, Jae Soon, et autres
Publié: (2024)
SelMatch: Effectively Scaling Up Dataset Distillation via Selection-Based Initialization and Partial Updates by Trajectory Matching
par: Lee, Yongmin, et autres
Publié: (2024)
par: Lee, Yongmin, et autres
Publié: (2024)
VIPAMIN: Visual Prompt Initialization via Embedding Selection and Subspace Expansion
par: Park, Jaekyun, et autres
Publié: (2025)
par: Park, Jaekyun, et autres
Publié: (2025)
CovMatch: Cross-Covariance Guided Multimodal Dataset Distillation with Trainable Text Encoder
par: Lee, Yongmin, et autres
Publié: (2025)
par: Lee, Yongmin, et autres
Publié: (2025)
BWS: Best Window Selection Based on Sample Scores for Data Pruning across Broad Ranges
par: Choi, Hoyong, et autres
Publié: (2024)
par: Choi, Hoyong, et autres
Publié: (2024)
In-Distribution and Out-of-Distribution Self-supervised ECG Representation Learning for Arrhythmia Detection
par: Soltanieh, Sahar, et autres
Publié: (2023)
par: Soltanieh, Sahar, et autres
Publié: (2023)
Exact Matching in Correlated Networks with Node Attributes for Improved Community Recovery
par: Yang, Joonhyuk, et autres
Publié: (2025)
par: Yang, Joonhyuk, et autres
Publié: (2025)
Pseudo-label Induced Subspace Representation Learning for Robust Out-of-Distribution Detection
par: Azad, Tarhib Al, et autres
Publié: (2025)
par: Azad, Tarhib Al, et autres
Publié: (2025)
CORAL: Disentangling Latent Representations in Long-Tailed Diffusion
par: Rodriguez, Esther, et autres
Publié: (2025)
par: Rodriguez, Esther, et autres
Publié: (2025)
Language-Enhanced Latent Representations for Out-of-Distribution Detection in Autonomous Driving
par: Mao, Zhenjiang, et autres
Publié: (2024)
par: Mao, Zhenjiang, et autres
Publié: (2024)
Learning with Mixture of Prototypes for Out-of-Distribution Detection
par: Lu, Haodong, et autres
Publié: (2024)
par: Lu, Haodong, et autres
Publié: (2024)
CGRL: Causal-Guided Representation Learning for Graph Out-of-Distribution Generalization
par: Lu, Bowen, et autres
Publié: (2026)
par: Lu, Bowen, et autres
Publié: (2026)
Decouple then Converge: Handling Unknown Unlabeled Distributions in Long-Tailed Semi-Supervised Learning
par: Gan, Kai, et autres
Publié: (2024)
par: Gan, Kai, et autres
Publié: (2024)
How Out-of-Distribution Detection Learning Theory Enhances Transformer: Learnability and Reliability
par: Zhou, Yijin, et autres
Publié: (2024)
par: Zhou, Yijin, et autres
Publié: (2024)
Clipping Improves Adam-Norm and AdaGrad-Norm when the Noise Is Heavy-Tailed
par: Chezhegov, Savelii, et autres
Publié: (2024)
par: Chezhegov, Savelii, et autres
Publié: (2024)
'No' Matters: Out-of-Distribution Detection in Multimodality Long Dialogue
par: Gao, Rena, et autres
Publié: (2024)
par: Gao, Rena, et autres
Publié: (2024)
Out-of-Distribution Detection for Continual Learning: Design Principles and Benchmarking
par: Gupta, Srishti, et autres
Publié: (2025)
par: Gupta, Srishti, et autres
Publié: (2025)
Revisiting Likelihood-Based Out-of-Distribution Detection by Modeling Representations
par: Ding, Yifan, et autres
Publié: (2025)
par: Ding, Yifan, et autres
Publié: (2025)
SNAP: Low-Latency Test-Time Adaptation with Sparse Updates
par: Cha, Hyeongheon, et autres
Publié: (2025)
par: Cha, Hyeongheon, et autres
Publié: (2025)
Resultant: Incremental Effectiveness on Likelihood for Unsupervised Out-of-Distribution Detection
par: Li, Yewen, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Yewen, et autres
Publié: (2024)
Scaling Pretrained Representations Enables Label-Free Out-of-Distribution Detection Without Fine-Tuning
par: Barkley, Brett, et autres
Publié: (2026)
par: Barkley, Brett, et autres
Publié: (2026)
Out-of-Distribution Detection with Overlap Index
par: Fu, Hao, et autres
Publié: (2024)
par: Fu, Hao, et autres
Publié: (2024)
Kernel PCA for Out-of-Distribution Detection
par: Fang, Kun, et autres
Publié: (2024)
par: Fang, Kun, et autres
Publié: (2024)
Variational Tail Bounds for Norms of Random Vectors and Matrices
par: Bahmani, Sohail
Publié: (2025)
par: Bahmani, Sohail
Publié: (2025)
Leveraging Intermediate Representations for Better Out-of-Distribution Detection
par: Guglielmo, Gianluca, et autres
Publié: (2025)
par: Guglielmo, Gianluca, et autres
Publié: (2025)
Feature Bank Enhancement for Distance-based Out-of-Distribution Detection
par: Liu, Yuhang, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Yuhang, et autres
Publié: (2025)
Controlling Neural Collapse Enhances Out-of-Distribution Detection and Transfer Learning
par: Harun, Md Yousuf, et autres
Publié: (2025)
par: Harun, Md Yousuf, et autres
Publié: (2025)
Few-Shot Graph Out-of-Distribution Detection with LLMs
par: Xu, Haoyan, et autres
Publié: (2025)
par: Xu, Haoyan, et autres
Publié: (2025)
Devil in the Tail: A Multi-Modal Framework for Drug-Drug Interaction Prediction in Long Tail Distinction
par: Zheng, Liangwei Nathan, et autres
Publié: (2024)
par: Zheng, Liangwei Nathan, et autres
Publié: (2024)
Out-of-Distribution Detection through Soft Clustering with Non-Negative Kernel Regression
par: Gulati, Aryan, et autres
Publié: (2024)
par: Gulati, Aryan, et autres
Publié: (2024)
Prompt Optimization Meets Subspace Representation Learning for Few-shot Out-of-Distribution Detection
par: Sayem, Faizul Rakib, et autres
Publié: (2025)
par: Sayem, Faizul Rakib, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Long-Tailed Out-of-Distribution Detection with Refined Separate Class Learning
par: Feng, Shuai, et autres
Publié: (2025) -
Label Distribution Shift-Aware Prediction Refinement for Test-Time Adaptation
par: Jang, Minguk, et autres
Publié: (2024) -
ConjNorm: Tractable Density Estimation for Out-of-Distribution Detection
par: Peng, Bo, et autres
Publié: (2024) -
Rethinking Self-Distillation: Label Averaging and Enhanced Soft Label Refinement with Partial Labels
par: Jeong, Hyeonsu, et autres
Publié: (2024) -
ViRN: Variational Inference and Distribution Trilateration for Long-Tailed Continual Representation Learning
par: Dai, Hao, et autres
Publié: (2025)