Control+Shift: Generating Controllable Distribution Shifts
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Friedman, Roy, Chowers, Rhea |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Is the Modality Gap a Bug or a Feature? A Robustness Perspective
von: Chowers, Rhea, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chowers, Rhea, et al.
Veröffentlicht: (2026)
What do CNNs Learn in the First Layer and Why? A Linear Systems Perspective
von: Chowers, Rhea, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Chowers, Rhea, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Adapting to Distribution Shift by Visual Domain Prompt Generation
von: Chi, Zhixiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chi, Zhixiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DC4L: Distribution Shift Recovery via Data-Driven Control for Deep Learning Models
von: Lin, Vivian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Lin, Vivian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Prompt Tuning Vision Language Models with Margin Regularizer for Few-Shot Learning under Distribution Shifts
von: Brahma, Debarshi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Brahma, Debarshi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Understanding Generalization through Decision Pattern Shift
von: Deng, Huiqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Deng, Huiqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Selective Classification Under Distribution Shifts
von: Liang, Hengyue, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liang, Hengyue, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Intriguing Properties of Modern GANs
von: Friedman, Roy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Friedman, Roy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Can Your Generative Model Detect Out-of-Distribution Covariate Shift?
von: Viviers, Christiaan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Viviers, Christiaan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Uncertainty-Aware Subset Selection for Robust Visual Explainability under Distribution Shifts
von: Gupta, Madhav, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gupta, Madhav, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning Calibrated Uncertainties for Domain Shift: A Distributionally Robust Learning Approach
von: Wang, Haoxuan, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Wang, Haoxuan, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Is Exchangeability better than I.I.D to handle Data Distribution Shifts while Pooling Data for Data-scarce Medical image segmentation?
von: Roy, Ayush, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Roy, Ayush, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SIMSHIFT: A Benchmark for Adapting Neural Surrogates to Distribution Shifts
von: Setinek, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Setinek, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Assessing Uncertainty Estimation Methods for 3D Image Segmentation under Distribution Shifts
von: Javanbakhat, Masoumeh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Javanbakhat, Masoumeh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
GRASP-GCN: Graph-Shape Prioritization for Neural Architecture Search under Distribution Shifts
von: Casarin, Sofia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Casarin, Sofia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Systematic Analysis of Out-of-Distribution Detection Under Representation and Training Paradigm Shifts
von: Olivares, Claudio César Claros, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Olivares, Claudio César Claros, et al.
Veröffentlicht: (2025)
WQLCP: Weighted Adaptive Conformal Prediction for Robust Uncertainty Quantification Under Distribution Shifts
von: Alijani, Shadi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Alijani, Shadi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adaptive Sample-Level Framework Motivated by Distributionally Robust Optimization with Variance-Based Radius Assignment for Enhanced Neural Network Generalization Under Distribution Shift
von: Sravon, Aheer, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sravon, Aheer, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Convergence Analysis of Blurring Mean Shift
von: Yamasaki, Ryoya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yamasaki, Ryoya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Doubly Stochastic Mean-Shift Clustering
von: Trigano, Tom, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Trigano, Tom, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Few-shot Adaptation to Distribution Shifts By Mixing Source and Target Embeddings
von: Xue, Yihao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Xue, Yihao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Just Shift It: Test-Time Prototype Shifting for Zero-Shot Generalization with Vision-Language Models
von: Sui, Elaine, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sui, Elaine, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Calibrated and Robust Foundation Models for Vision-Language and Medical Image Tasks Under Distribution Shift
von: Khan, Behraj, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Khan, Behraj, et al.
Veröffentlicht: (2025)
OODRobustBench: a Benchmark and Large-Scale Analysis of Adversarial Robustness under Distribution Shift
von: Li, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Li, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Adapt, But Don't Forget: Fine-Tuning and Contrastive Routing for Lane Detection under Distribution Shift
von: Khan, Mohammed Abdul Hafeez, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Khan, Mohammed Abdul Hafeez, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Producing Plankton Classifiers that are Robust to Dataset Shift
von: Chen, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Dynamic Base model Shift for Delta Compression
von: Huang, Chenyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huang, Chenyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Robust Visual Representation Learning with Multi-modal Prior Knowledge for Image Classification Under Distribution Shift
von: Zhou, Hongkuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhou, Hongkuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Distribution Shifts at Scale: Out-of-distribution Detection in Earth Observation
von: Ekim, Burak, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ekim, Burak, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Concept Bottleneck for Foundation Models Under Distribution Shifts
von: Choi, Jihye, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Choi, Jihye, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Interpreting CLIP: Insights on the Robustness to ImageNet Distribution Shifts
von: Crabbé, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Crabbé, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A Shift in Perspective on Causality in Domain Generalization
von: Machlanski, Damian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Machlanski, Damian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Pooling Image Datasets With Multiple Covariate Shift and Imbalance
von: Chytas, Sotirios Panagiotis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chytas, Sotirios Panagiotis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Robustifying Diffusion-Denoised Smoothing Against Covariate Shift
von: Hedayatnia, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hedayatnia, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Online Distillation with Continual Learning for Cyclic Domain Shifts
von: Houyon, Joachim, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Houyon, Joachim, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Latent Domain Modeling Improves Robustness to Geographic Shifts
von: Crasto, Ruth, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Crasto, Ruth, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ego4OOD: Rethinking Egocentric Video Domain Generalization via Covariate Shift Scoring
von: Vaseqi, Zahra, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Vaseqi, Zahra, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Adapting Large Multimodal Models to Distribution Shifts: The Role of In-Context Learning
von: Zhou, Guanglin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhou, Guanglin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Prediction Accuracy & Reliability: Classification and Object Localization under Distribution Shift
von: Diet, Fabian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Diet, Fabian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Label Distribution Shift-Aware Prediction Refinement for Test-Time Adaptation
von: Jang, Minguk, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jang, Minguk, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Is the Modality Gap a Bug or a Feature? A Robustness Perspective
von: Chowers, Rhea, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
What do CNNs Learn in the First Layer and Why? A Linear Systems Perspective
von: Chowers, Rhea, et al.
Veröffentlicht: (2022) -
Adapting to Distribution Shift by Visual Domain Prompt Generation
von: Chi, Zhixiang, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
DC4L: Distribution Shift Recovery via Data-Driven Control for Deep Learning Models
von: Lin, Vivian, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Prompt Tuning Vision Language Models with Margin Regularizer for Few-Shot Learning under Distribution Shifts
von: Brahma, Debarshi, et al.
Veröffentlicht: (2025)