Buchumschlag

Countering Overfitting with Counterfactual Examples

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Giorgi, Flavio, Veglianti, Fabiano, Silvestri, Fabrizio, Tolomei, Gabriele
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Generalizability vs. Counterfactual Explainability Trade-Off
von: Veglianti, Fabiano, et al.
Veröffentlicht: (2025)

COMBINEX: A Unified Counterfactual Explainer for Graph Neural Networks via Node Feature and Structural Perturbations
von: Giorgi, Flavio, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Counterfactual Explanations for Hypergraph Neural Networks
von: Veglianti, Fabiano, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Evaluating Latent Knowledge of Public Tabular Datasets in Large Language Models
von: Silvestri, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing XAI Narratives through Multi-Narrative Refinement and Knowledge Distillation
von: Giorgi, Flavio, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evading Community Detection via Counterfactual Neighborhood Search
von: Bernini, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Natural Language Counterfactual Explanations for Graphs Using Large Language Models
von: Giorgi, Flavio, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Debiasing Machine Unlearning with Counterfactual Examples
von: Chen, Ziheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Effective Non-Random Extreme Learning Machine
von: De Canditiis, Daniela, et al.
Veröffentlicht: (2024)

$\nabla τ$: Gradient-based and Task-Agnostic machine Unlearning
von: Trippa, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Demystifying Sequential Recommendations: Counterfactual Explanations via Genetic Algorithms
von: Scarcelli, Domiziano, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Predictions: A Participatory Framework for Multi-Stakeholder Decision-Making
von: Vineis, Vittoria, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Right to Hide: Masking Community Affiliation via Minimal Graph Rewiring
von: Silvestri, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evading Overlapping Community Detection via Proxy Node Injection
von: Loi, Dario, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Turning Federated Learning Systems Into Covert Channels
von: Costa, Gabriele, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Eliminating Catastrophic Overfitting Via Abnormal Adversarial Examples Regularization
von: Lin, Runqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CounterCurate: Enhancing Physical and Semantic Visio-Linguistic Compositional Reasoning via Counterfactual Examples
von: Zhang, Jianrui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CounterFlowNet: From Minimal Changes to Meaningful Counterfactual Explanations
von: Furman, Oleksii, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Individualised Counterfactual Examples Using Conformal Prediction Intervals
von: Adams, James M., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Using LLMs for Explaining Sets of Counterfactual Examples to Final Users
von: Fredes, Arturo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Testing for Overfitting
von: Schmidt, James
Veröffentlicht: (2023)

Teaching by Failure: Counter-Example-Driven Curricula for Transformer Self-Improvement
von: Vejendla, Harshil
Veröffentlicht: (2025)

Do Counterfactual Examples Complicate Adversarial Training?
von: Yeats, Eric, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adjusted Overfitting Regression
von: Wilson, Dylan
Veröffentlicht: (2024)

Overfitting In Contrastive Learning?
von: Rabin, Zachary, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Position: the emergence of wavelet-like properties in Transformers
von: Ruscio, Valeria, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Protecting Federated Learning from Extreme Model Poisoning Attacks via Multidimensional Time Series Anomaly Detection
von: Gabrielli, Edoardo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Heterogeneous Sheaf Neural Networks
von: Braithwaite, Luke, et al.
Veröffentlicht: (2024)

iFlip: Iterative Feedback-driven Counterfactual Example Refinement
von: Wang, Yilong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Sheaf Hypergraph Networks
von: Duta, Iulia, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Reconstruction Error-based Anomaly Detection with Few Outlying Examples
von: Angiulli, Fabrizio, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Where and How to Attack? A Causality-Inspired Recipe for Generating Counterfactual Adversarial Examples
von: Cai, Ruichu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Harmful Overfitting in Sobolev Spaces
von: Karhadkar, Kedar, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PINNs Failure Modes are Overfitting
von: Andersen, Nigel T., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Counter-Dyna: Data-Efficient RL-Based HVAC Control using Counterfactual Building Models
von: de Vargas, Jan Marco Ruiz, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Titans Revisited: A Lightweight Reimplementation and Critical Analysis of a Test-Time Memory Model
von: Di Nepi, Gavriel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

What are you sinking? A geometric approach on attention sink
von: Ruscio, Valeria, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Polynomial Neural Sheaf Diffusion: A Spectral Filtering Approach on Cellular Sheaves
von: Borgi, Alessio, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Control of Overfitting with Physics
von: Kozyrev, Sergei V., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Relative Overfitting and Accept-Reject Framework
von: Liu, Yanxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)