Sharper Guarantees for Learning Neural Network Classifiers with Gradient Methods
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Taheri, Hossein, Thrampoulidis, Christos, Mazumdar, Arya |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
On the Theory of Continual Learning with Gradient Descent for Neural Networks
di: Taheri, Hossein, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Taheri, Hossein, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exact Recovery of Sparse Binary Vectors from Generalized Linear Measurements
di: Mazumdar, Arya, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mazumdar, Arya, et al.
Pubblicazione: (2025)
Collaborative Compressors in Distributed Mean Estimation with Limited Communication Budget
di: Vardhan, Harsh, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Vardhan, Harsh, et al.
Pubblicazione: (2026)
Agnostic Learning of Mixed Linear Regressions with EM and AM Algorithms
di: Ghosh, Avishek, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ghosh, Avishek, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the sample complexity of parameter estimation in logistic regression with normal design
di: Hsu, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Hsu, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2023)
Learning sparse generalized linear models with binary outcomes via iterative hard thresholding
di: Matsumoto, Namiko, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Matsumoto, Namiko, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Partitions with Optimal Query and Round Complexities
di: Black, Hadley, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Black, Hadley, et al.
Pubblicazione: (2025)
Binary Iterative Hard Thresholding Converges with Optimal Number of Measurements for 1-Bit Compressed Sensing
di: Matsumoto, Namiko, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Matsumoto, Namiko, et al.
Pubblicazione: (2022)
Random Subgraph Detection Using Queries
di: Huleihel, Wasim, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Huleihel, Wasim, et al.
Pubblicazione: (2021)
Optimal Compression of Unit Norm Vectors in the High Distortion Regime
di: Zhu, Heng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhu, Heng, et al.
Pubblicazione: (2023)
Theoretical Guarantees for Low-Rank Compression of Deep Neural Networks
di: Zhang, Shihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Shihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimal Graph Reconstruction by Counting Connected Components in Induced Subgraphs
di: Black, Hadley, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Black, Hadley, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Optimization and Generalization of Multi-head Attention
di: Deora, Puneesh, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Deora, Puneesh, et al.
Pubblicazione: (2023)
Statistical Guarantees for Approximate Stationary Points of Shallow Neural Networks
di: Taheri, Mahsa, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Taheri, Mahsa, et al.
Pubblicazione: (2022)
Guaranteed Nonconvex Low-Rank Tensor Estimation via Scaled Gradient Descent
di: Wu, Tong
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Tong
Pubblicazione: (2025)
XAI-Driven Client Selection for Federated Learning in Scalable 6G Network Slicing
di: Chiarani, Martino, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chiarani, Martino, et al.
Pubblicazione: (2025)
Gradient Descent Finds Over-Parameterized Neural Networks with Sharp Generalization for Nonparametric Regression
di: Yang, Yingzhen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Yingzhen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Statistical Guarantees for Link Prediction using Graph Neural Networks
di: Chung, Alan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chung, Alan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Minimum Description Length and Generalization Guarantees for Representation Learning
di: Sefidgaran, Milad, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sefidgaran, Milad, et al.
Pubblicazione: (2024)
Robust Counterfactual Explanations for Neural Networks With Probabilistic Guarantees
di: Hamman, Faisal, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Hamman, Faisal, et al.
Pubblicazione: (2023)
Performance Guarantees for Quantum Neural Estimation of Entropies
di: Sreekumar, Sreejith, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sreekumar, Sreejith, et al.
Pubblicazione: (2025)
Decentralized Machine Learning with Centralized Performance Guarantees via Gibbs Algorithms
di: Bermudez, Yaiza, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bermudez, Yaiza, et al.
Pubblicazione: (2026)
Generalization Guarantees for Representation Learning via Data-Dependent Gaussian Mixture Priors
di: Sefidgaran, Milad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sefidgaran, Milad, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Nonasymptotic Scaling Guarantee of Hyperparameter Estimation in Inhomogeneous, Weakly-Dependent Complex Network Dynamical Systems
di: Yu, Yi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yu, Yi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Learning to Compress: Local Rank and Information Compression in Deep Neural Networks
di: Patel, Niket, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Patel, Niket, et al.
Pubblicazione: (2024)
Ultra-marginal Feature Importance: Learning from Data with Causal Guarantees
di: Janssen, Joseph, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Janssen, Joseph, et al.
Pubblicazione: (2022)
Generalization Guarantees for Multi-View Representation Learning and Application to Regularization via Gaussian Product Mixture Prior
di: Sefidgaran, Milad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sefidgaran, Milad, et al.
Pubblicazione: (2025)
How Transformers Learn Causal Structure with Gradient Descent
di: Nichani, Eshaan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nichani, Eshaan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Equivalence of Privacy and Stability with Generalization Guarantees in Quantum Learning
di: Dasgupta, Ayanava, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dasgupta, Ayanava, et al.
Pubblicazione: (2026)
Frame Quantization of Neural Networks
di: Czaja, Wojciech, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Czaja, Wojciech, et al.
Pubblicazione: (2024)
Information Theoretic Guarantees For Policy Alignment In Large Language Models
di: Mroueh, Youssef
Pubblicazione: (2024)
di: Mroueh, Youssef
Pubblicazione: (2024)
Implicit Optimization Bias of Next-Token Prediction in Linear Models
di: Thrampoulidis, Christos
Pubblicazione: (2024)
di: Thrampoulidis, Christos
Pubblicazione: (2024)
Klein Model for Hyperbolic Neural Networks
di: Mao, Yidan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mao, Yidan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Topological Neural Networks over the Air
di: Fiorellino, Simone, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fiorellino, Simone, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimal Guarantees for Auditing Rényi Differentially Private Machine Learning
di: Kim, Benjamin D., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kim, Benjamin D., et al.
Pubblicazione: (2026)
Efficient Sampling with Discrete Diffusion Models: Sharp and Adaptive Guarantees
di: Dmitriev, Daniil, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dmitriev, Daniil, et al.
Pubblicazione: (2026)
Supervised Contrastive Representation Learning: Landscape Analysis with Unconstrained Features
di: Behnia, Tina, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Behnia, Tina, et al.
Pubblicazione: (2024)
Transfer Entropy in Graph Convolutional Neural Networks
di: Moldovan, Adrian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Moldovan, Adrian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Information-Theoretic Generalization Bounds for Deep Neural Networks
di: He, Haiyun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: He, Haiyun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Theoretical Guarantees of Data Augmented Last Layer Retraining Methods
di: Welfert, Monica, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Welfert, Monica, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
On the Theory of Continual Learning with Gradient Descent for Neural Networks
di: Taheri, Hossein, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Exact Recovery of Sparse Binary Vectors from Generalized Linear Measurements
di: Mazumdar, Arya, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Collaborative Compressors in Distributed Mean Estimation with Limited Communication Budget
di: Vardhan, Harsh, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Agnostic Learning of Mixed Linear Regressions with EM and AM Algorithms
di: Ghosh, Avishek, et al.
Pubblicazione: (2024) -
On the sample complexity of parameter estimation in logistic regression with normal design
di: Hsu, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2023)