Buchumschlag

Ensuring Reliability via Hyperparameter Selection: Review and Advances

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Farzaneh, Amirmohammad, Simeone, Osvaldo
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Information Theory
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Multi-Objective Hyperparameter Selection via Hypothesis Testing on Reliability Graphs
von: Farzaneh, Amirmohammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Post-Selection Distributional Model Evaluation
von: Farzaneh, Amirmohammad, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Quantile Learn-Then-Test: Quantile-Based Risk Control for Hyperparameter Optimization
von: Farzaneh, Amirmohammad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Statistically Valid Information Bottleneck via Multiple Hypothesis Testing
von: Farzaneh, Amirmohammad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Context-Aware Online Conformal Anomaly Detection with Prediction-Powered Data Acquisition
von: Farzaneh, Amirmohammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Synthetic Counterfactual Labels for Efficient Conformal Counterfactual Inference
von: Farzaneh, Amirmohammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Information-Theoretic Analysis of Temporal GNNs
von: Farzaneh, Amirmohammad
Veröffentlicht: (2024)

Conformal Calibration: Ensuring the Reliability of Black-Box AI in Wireless Systems
von: Simeone, Osvaldo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Learn-then-Test: Statistically Valid and Efficient Hyperparameter Selection
von: Zecchin, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Fixed False Discovery Rates: Post-Hoc Conformal Selection with E-Variables
von: Zhu, Meiyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Optimized Certainty Equivalent Risk-Controlling Prediction Sets
von: Huang, Jiayi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Modern Neuromorphic AI: From Intra-Token to Inter-Token Processing
von: Simeone, Osvaldo
Veröffentlicht: (2026)

Uncertainty Quantification and Data Efficiency in AI: An Information-Theoretic Perspective
von: Simeone, Osvaldo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Localized Adaptive Risk Control
von: Zecchin, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cell-Free Multi-User MIMO Equalization via In-Context Learning
von: Zecchin, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian Optimization with Formal Safety Guarantees via Online Conformal Prediction
von: Zhang, Yunchuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Pre-Training and Personalized Fine-Tuning via Over-the-Air Federated Meta-Learning: Convergence-Generalization Trade-Offs
von: Wen, Haifeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Wireless Federated Learning via Low-Rank Gradient Factorization
von: Guo, Mingzhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Variational Quantum Integrated Sensing and Communication
von: Nikoloska, Ivana, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Fidelity Bayesian Optimization With Across-Task Transferable Max-Value Entropy Search
von: Zhang, Yunchuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MARS: Margin and Semantic-Aware Data Augmentation for Reward Modeling
von: Bhattacharjee, Payel, et al.
Veröffentlicht: (2026)

In-Context Learning for MIMO Equalization Using Transformer-Based Sequence Models
von: Zecchin, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Conformal Distributed Remote Inference in Sensor Networks Under Reliability and Communication Constraints
von: Zhu, Meiyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Attention-Based Feature Online Conformal Prediction for Time Series
von: Zhu, Meiyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

NCAirFL: CSI-Free Over-the-Air Federated Learning Based on Non-Coherent Detection
von: Wen, Haifeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generalization and Informativeness of Conformal Prediction
von: Zecchin, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamic Estimation Loss Control in Variational Quantum Sensing via Online Conformal Inference
von: Nikoloska, Ivana, et al.
Veröffentlicht: (2025)

What If We Had Used a Different App? Reliable Counterfactual KPI Analysis in Wireless Systems
von: Hou, Qiushuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Automatic AI Model Selection for Wireless Systems: Online Learning via Digital Twinning
von: Hou, Qiushuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generalization and Informativeness of Weighted Conformal Risk Control Under Covariate Shift
von: Zecchin, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Neuromorphic Wireless Device-Edge Co-Inference via the Directed Information Bottleneck
von: Ke, Yuzhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Impact of Uncertainty and Calibration on Likelihood-Ratio Membership Inference Attacks
von: Zhu, Meiyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Prediction-Powered Communication with Distortion Guarantees
von: Zecchin, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

In-Context Learning for Gradient-Free Receiver Adaptation: Principles, Applications, and Theory
von: Zecchin, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Conformal Sparsification for Bandwidth-Efficient Edge-Cloud Speculative Decoding
von: Bhattacharjee, Payel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Neuromorphic Wireless Split Computing with Resonate-and-Fire Neurons
von: Wu, Dengyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Neuromorphic Wireless Split Computing with Multi-Level Spikes
von: Wu, Dengyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Statistical Complexity of Quantum Learning
von: Banchi, Leonardo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Scalable Multivariate Fronthaul Quantization for Cell-Free Massive MIMO
von: Park, Sangwoo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SCAN-BEST: Sub-6GHz-Aided Near-field Beam Selection with Formal Reliability Guarantees
von: Deng, Weicao, et al.
Veröffentlicht: (2025)