:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Jin, Gaojie, Wu, Sihao, Liu, Jiaxu, Huang, Tianjin, Mu, Ronghui
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2501.13273
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Principal Eigenvalue Regularization for Improved Worst-Class Certified Robustness of Smoothed Classifiers
von: Jin, Gaojie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

POT: Inducing Overthinking in LLMs via Black-Box Iterative Optimization
von: Li, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

OTora: A Unified Red Teaming Framework for Reasoning-Level Denial-of-Service in LLM Agents
von: Li, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

CluCERT: Certifying LLM Robustness via Clustering-Guided Denoising Smoothing
von: Wang, Zixia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Invariant Correlation of Representation with Label: Enhancing Domain Generalization in Noisy Environments
von: Jin, Gaojie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Margin-Adaptive Confidence Ranking for Reliable LLM Judgement
von: Jin, Gaojie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SPAM: Spike-Aware Adam with Momentum Reset for Stable LLM Training
von: Huang, Tianjin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Continuous Geometry-Aware Graph Diffusion via Hyperbolic Neural PDE
von: Liu, Jiaxu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reconcile Certified Robustness and Accuracy for DNN-based Smoothed Majority Vote Classifier
von: Jin, Gaojie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ThermoRL:Structure-Aware Reinforcement Learning for Protein Mutation Design to Enhance Thermostability
von: Wang, Xiangwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Confusion-Aware Spectral Regularizer for Long-Tailed Recognition
von: Zhu, Ziquan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Preference Alignment on Diffusion Model: A Comprehensive Survey for Image Generation and Editing
von: Wu, Sihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

S2O: Enhancing Adversarial Training with Second-Order Statistics of Weights
von: Jin, Gaojie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Data Augmentation for Continual RL via Adversarial Gradient Episodic Memory
von: Wu, Sihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DIB-OD: Preserving the Invariant Core for Robust Heterogeneous Graph Adaptation via Decoupled Information Bottleneck and Online Distillation
von: Yan, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Cauchy-Schwarz Fairness Regularizer
von: Liu, Yezi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Adversarial Training via Reweighting Optimization Trajectory
von: Huang, Tianjin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Towards A Unified PAC-Bayesian Framework for Norm-based Generalization Bounds
von: Yi, Xinping, et al.
Veröffentlicht: (2026)

GradientStabilizer:Fix the Norm, Not the Gradient
von: Huang, Tianjin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the Regularity and Fairness of Combinatorial Multi-Armed Bandit
von: Wu, Xiaoyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

You Can Have Better Graph Neural Networks by Not Training Weights at All: Finding Untrained GNNs Tickets
von: Huang, Tianjin, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Spectral Regularization for Diffusion Models
von: Chandran, Satish, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DeepHGCN: Toward Deeper Hyperbolic Graph Convolutional Networks
von: Liu, Jiaxu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Fairness Regularization in Federated Learning
von: Kharaghani, Zahra, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Vaccine: Perturbation-aware Alignment for Large Language Models against Harmful Fine-tuning Attack
von: Huang, Tiansheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Visual Prompting Upgrades Neural Network Sparsification: A Data-Model Perspective
von: Jin, Can, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Incorporating Fairness in Neighborhood Graphs for Fair Spectral Clustering
von: Moorthy, Adithya K, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On Generalization and Regularization via Wasserstein Distributionally Robust Optimization
von: Wu, Qinyu, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Are Your Models Still Fair? Fairness Attacks on Graph Neural Networks via Node Injections
von: Luo, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Colluding LoRA: A Compositional Vulnerability in LLM Safety Alignment
von: Ding, Sihao
Veröffentlicht: (2026)

Robust Behavior Cloning Via Global Lipschitz Regularization
von: Wu, Shili, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Continually by Spectral Regularization
von: Lewandowski, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Stability and Robustness via Regularization: Bandit Inference via Regularized Stochastic Mirror Descent
von: Halder, Budhaditya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Infinite Sampling: Efficient and Stable Grouped RL Training for Large Language Models
von: Wang, Liangyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

How Robust is your Fair Model? Exploring the Robustness of Diverse Fairness Strategies
von: Small, Edward, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Online Learning with Multiple Fairness Regularizers via Graph-Structured Feedback
von: Zhou, Quan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Direct Training Needs Regularisation: Anytime Optimal Inference Spiking Neural Network
von: Wu, Dengyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FlexiDrop: Theoretical Insights and Practical Advances in Random Dropout Method on GNNs
von: Zhou, Zhiheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Latent Spectral Regularization for Continual Learning
von: Frascaroli, Emanuele, et al.
Veröffentlicht: (2023)

FedPCA: Noise-Robust Fair Federated Learning via Performance-Capacity Analysis
von: Wu, Nannan, et al.
Veröffentlicht: (2025)