Buchumschlag

Adaptive Class Emergence Training: Enhancing Neural Network Stability and Generalization through Progressive Target Evolution

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Dabounou, Jaouad
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Adaptive Feedforward Gradient Estimation in Neural ODEs
von: Dabounou, Jaouad
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Neural Network Interpretability Through Conductance-Based Information Plane Analysis
von: Dabounou, Jaouad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Estimation of discrete distributions in relative entropy, and the deviations of the missing mass
von: Mourtada, Jaouad
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Pre-Trained Model-Based Class-Incremental Learning through Neural Collapse
von: He, Kun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Signed Graph Neural Networks through Curriculum-Based Training
von: Zhang, Zeyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Progressive Monitoring of Generative Model Training Evolution
von: Prasad, Vidya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Quantifying Emergence in Neural Networks: Insights from Pruning and Training Dynamics
von: AlShinaifi, Faisal, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An Adaptive and Stability-Promoting Layerwise Training Approach for Sparse Deep Neural Network Architecture
von: Krishnanunni, C G, et al.
Veröffentlicht: (2022)

HiPreNets: High-Precision Neural Networks through Progressive Training
von: Mulle, Ethan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Stability and Generalization of Quantum Neural Networks
von: Yang, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Automatic Stability and Recovery for Neural Network Training
von: Or, Barak
Veröffentlicht: (2026)

Enhancing Stability of Physics-Informed Neural Network Training Through Saddle-Point Reformulation
von: Bylinkin, Dmitry, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Skill-Targeted Adaptive Training
von: He, Yinghui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Class Adaptive Conformal Training
von: Marani, Badr-Eddine, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Enhancing Size Generalization in Graph Neural Networks through Disentangled Representation Learning
von: Huang, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Layerwise Progressive Freezing Enables STE-Free Training of Deep Binary Neural Networks
von: Smith, Evan Gibson, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Adaptive Progressive Attention Graph Neural Network for EEG Emotion Recognition
von: Feng, Tianzhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Momentum and Nonlinear Damping for Neural Network Training
von: Karoni, Aikaterini, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Enhancing Stability in Training Conditional Generative Adversarial Networks via Selective Data Matching
von: Kong, Kyeongbo, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Randomized Neural Network with Adaptive Forward Regularization for Online Task-free Class Incremental Learning
von: Wang, Junda, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Investigating Target Class Influence on Neural Network Compressibility for Energy-Autonomous Avian Monitoring
von: Brolich, Nina, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Enhancing the Expressivity of Temporal Graph Networks through Source-Target Identification
von: Tjandra, Benedict Aaron, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Finite-sample performance of the maximum likelihood estimator in logistic regression
von: Chardon, Hugo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Deep Neural Network Training Efficiency and Performance through Linear Prediction
von: Ying, Hejie, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Dynamic DropConnect: Enhancing Neural Network Robustness through Adaptive Edge Dropping Strategies
von: Yang, Yuan-Chih, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learn2Mix: Training Neural Networks Using Adaptive Data Integration
von: Venkatasubramanian, Shyam, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Step by Step: Adaptive Gradient Descent for Training L-Lipschitz Neural Networks
von: Sung, Kyle, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Correct-By-Construction: Certified Individual Fairness through Neural Network Training
von: Zhang, Ruihan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Understanding the Evolution of the Neural Tangent Kernel at the Edge of Stability
von: Jiang, Kaiqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dual Prototypes for Adaptive Pre-Trained Model in Class-Incremental Learning
von: Xu, Zhiming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An Adaptive Method Stabilizing Activations for Enhanced Generalization
von: Seung, Hyunseok, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Explaining Grokking and Information Bottleneck through Neural Collapse Emergence
von: Sakamoto, Keitaro, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Advancing Neural Network Performance through Emergence-Promoting Initialization Scheme
von: Li, Johnny Jingze, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Robustness of Graph Neural Networks through p-Laplacian
von: Sirohi, Anuj Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Robustness of Graph Neural Networks through p-Laplacian
von: Sirohi, Anuj Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Information Geometry of Evolution of Neural Network Parameters While Training
von: Thiruthummal, Abhiram Anand, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generalization of Graph Neural Networks through the Lens of Homomorphism
von: Li, Shouheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Stability for Large Language Models Training in Constrained Bandwidth Networks
von: Dai, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Stability and Generalization in Free Adversarial Training
von: Cheng, Xiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Emergence of Computational Structure in a Neural Network Physics Simulator
von: Hitchcock, Rohan, et al.
Veröffentlicht: (2025)