RandALO: Out-of-sample risk estimation in no time flat
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Nobel, Parth, LeJeune, Daniel, Candès, Emmanuel J. |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Asymptotically free sketched ridge ensembles: Risks, cross-validation, and tuning
di: Patil, Pratik, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Patil, Pratik, et al.
Pubblicazione: (2023)
Fine-grained Analysis and Faster Algorithms for Iteratively Solving Linear Systems
di: Dereziński, Michał, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dereziński, Michał, et al.
Pubblicazione: (2024)
Risk reversal for least squares estimators under nested convex constraints
di: Al-Ghattas, Omar
Pubblicazione: (2026)
di: Al-Ghattas, Omar
Pubblicazione: (2026)
Off-policy estimation with adaptively collected data: the power of online learning
di: Lee, Jeonghwan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lee, Jeonghwan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Optimal estimators of cross-partial derivatives and surrogates of functions
di: Lamboni, Matieyendou
Pubblicazione: (2024)
di: Lamboni, Matieyendou
Pubblicazione: (2024)
A connection between Tempering and Entropic Mirror Descent
di: Chopin, Nicolas, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chopin, Nicolas, et al.
Pubblicazione: (2023)
Fast convergence of the Expectation Maximization algorithm under a logarithmic Sobolev inequality
di: Caprio, Rocco, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Caprio, Rocco, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mean-field underdamped Langevin dynamics and its spacetime discretization
di: Fu, Qiang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Fu, Qiang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Continuous-time reinforcement learning: ellipticity enables model-free value function approximation
di: Mou, Wenlong
Pubblicazione: (2026)
di: Mou, Wenlong
Pubblicazione: (2026)
State evolution beyond first-order methods I: Rigorous predictions and finite-sample guarantees
di: Celentano, Michael, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Celentano, Michael, et al.
Pubblicazione: (2025)
Robust stochastic first order methods in heavy-tailed noise via medoid mini-batch gradient sampling
di: Vukovic, Manojlo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Vukovic, Manojlo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Gradient descent inference in empirical risk minimization
di: Han, Qiyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Han, Qiyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Long-time dynamics and universality of nonconvex gradient descent
di: Han, Qiyang
Pubblicazione: (2025)
di: Han, Qiyang
Pubblicazione: (2025)
Gradient Equilibrium in Online Learning: Theory and Applications
di: Angelopoulos, Anastasios N., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Angelopoulos, Anastasios N., et al.
Pubblicazione: (2025)
Convergence rate of random scan Coordinate Ascent Variational Inference under log-concavity
di: Lavenant, Hugo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lavenant, Hugo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Statistical guarantees for continuous-time policy evaluation: blessing of ellipticity and new tradeoffs
di: Mou, Wenlong
Pubblicazione: (2025)
di: Mou, Wenlong
Pubblicazione: (2025)
Convergence of coordinate ascent variational inference for log-concave measures via optimal transport
di: Arnese, Manuel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Arnese, Manuel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stochastic Optimization with Optimal Importance Sampling
di: Aolaritei, Liviu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Aolaritei, Liviu, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Theory of Feature Learning in Kernel Models
di: Chen, Yunlu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chen, Yunlu, et al.
Pubblicazione: (2023)
Joint learning of a network of linear dynamical systems via total variation penalization
di: Donnat, Claire, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Donnat, Claire, et al.
Pubblicazione: (2025)
A review of NMF, PLSA, LBA, EMA, and LCA with a focus on the identifiability issue
di: Qi, Qianqian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Qi, Qianqian, et al.
Pubblicazione: (2025)
High-dimensional Limit of SGD for Diagonal Linear Networks
di: Malaxechebarría, Begoña García, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Malaxechebarría, Begoña García, et al.
Pubblicazione: (2026)
Pessimism Meets Risk: Risk-Sensitive Offline Reinforcement Learning
di: Zhang, Dake, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Dake, et al.
Pubblicazione: (2024)
Error Analysis of Triangular Optimal Transport Maps for Filtering
di: Al-Jarrah, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Al-Jarrah, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Online Inference of Constrained Optimization: Primal-Dual Optimality and Sequential Quadratic Programming
di: Gao, Yihang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gao, Yihang, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Spectral Framework for Closed-Form Relative Density Estimation
di: Bach, Francis
Pubblicazione: (2026)
di: Bach, Francis
Pubblicazione: (2026)
Denoising Diffusions with Optimal Transport: Localization, Curvature, and Multi-Scale Complexity
di: Liang, Tengyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liang, Tengyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mixing Times and Privacy Analysis for the Projected Langevin Algorithm under a Modulus of Continuity
di: Bravo, Mario, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bravo, Mario, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning and Decision-Making with Data: Optimal Formulations and Phase Transitions
di: Bennouna, Amine, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Bennouna, Amine, et al.
Pubblicazione: (2021)
Blessings and Curses of Covariate Shifts: Adversarial Learning Dynamics, Directional Convergence, and Equilibria
di: Liang, Tengyuan
Pubblicazione: (2022)
di: Liang, Tengyuan
Pubblicazione: (2022)
Extreme mass distributions for quasi-copulas
di: Omladič, Matjaž, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Omladič, Matjaž, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning an Optimal Assortment Policy under Observational Data
di: Han, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Han, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Convergence of flow-based generative models via proximal gradient descent in Wasserstein space
di: Cheng, Xiuyuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Cheng, Xiuyuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Algorithms for mean-field variational inference via polyhedral optimization in the Wasserstein space
di: Jiang, Yiheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Jiang, Yiheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
An Elementary Proof of the Near Optimality of LogSumExp Smoothing
di: Samakhoana, Thabo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Samakhoana, Thabo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Iteratively reweighted kernel machines efficiently learn sparse functions
di: Zhu, Libin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhu, Libin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Online Experimental Design With Estimation-Regret Trade-off Under Network Interference
di: Zhang, Zhiheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Zhiheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Federated Optimization of Smooth Loss Functions
di: Jadbabaie, Ali, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Jadbabaie, Ali, et al.
Pubblicazione: (2022)
On the Uniform Convergence of Subdifferentials in Stochastic Optimization and Learning
di: Ruan, Feng
Pubblicazione: (2024)
di: Ruan, Feng
Pubblicazione: (2024)
A New Perspective On Denoising Based On Optimal Transport
di: Trillos, Nicolas Garcia, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Trillos, Nicolas Garcia, et al.
Pubblicazione: (2023)
Documenti analoghi
-
Asymptotically free sketched ridge ensembles: Risks, cross-validation, and tuning
di: Patil, Pratik, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Fine-grained Analysis and Faster Algorithms for Iteratively Solving Linear Systems
di: Dereziński, Michał, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Risk reversal for least squares estimators under nested convex constraints
di: Al-Ghattas, Omar
Pubblicazione: (2026) -
Off-policy estimation with adaptively collected data: the power of online learning
di: Lee, Jeonghwan, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Optimal estimators of cross-partial derivatives and surrogates of functions
di: Lamboni, Matieyendou
Pubblicazione: (2024)