Salvato in:
| Autori principali: | Wang, Yuanchao, Lai, Zhao-Rong, Zhong, Tianqi |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2502.19665 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Environment-Conditioned Tail Reweighting for Total Variation Invariant Risk Minimization
di: Wang, Yuanchao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Yuanchao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Invariant Risk Minimization Is A Total Variation Model
di: Lai, Zhao-Rong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lai, Zhao-Rong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Out-of-Distribution Optimality of Invariant Risk Minimization
di: Toyota, Shoji, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Toyota, Shoji, et al.
Pubblicazione: (2023)
Generative Risk Minimization for Out-of-Distribution Generalization on Graphs
di: Wang, Song, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Song, et al.
Pubblicazione: (2025)
Tree-based Ensemble Learning for Out-of-distribution Detection
di: Shen, Zhaiming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shen, Zhaiming, et al.
Pubblicazione: (2024)
Invariant Graph Transformer for Out-of-Distribution Generalization
di: Liao, Tianyin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liao, Tianyin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Unsupervised Representation Learning - an Invariant Risk Minimization Perspective
di: Norman, Yotam, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Norman, Yotam, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Understanding Variants of Invariant Risk Minimization through the Lens of Calibration
di: Yoshida, Kotaro, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yoshida, Kotaro, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deceptive Risk Minimization: Out-of-Distribution Generalization by Deceiving Distribution Shift Detectors
di: Majumdar, Anirudha
Pubblicazione: (2025)
di: Majumdar, Anirudha
Pubblicazione: (2025)
Out-of-Context Misinformation Detection via Variational Domain-Invariant Learning with Test-Time Training
di: Yang, Xi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Xi, et al.
Pubblicazione: (2025)
BootOOD: Self-Supervised Out-of-Distribution Detection via Synthetic Sample Exposure under Neural Collapse
di: Wang, Yuanchao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yuanchao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Understanding the Role of Sharpness-Aware Minimization Algorithms for Out-of-Distribution Generalization
di: Schapiro, Samuel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schapiro, Samuel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Invariant Graph Learning Meets Information Bottleneck for Out-of-Distribution Generalization
di: Mao, Wenyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mao, Wenyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Simpler Alternative to Variational Regularized Counterfactual Risk Minimization
di: Bakker, Hua Chang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bakker, Hua Chang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adversarial Label Invariant Graph Data Augmentations for Out-of-Distribution Generalization
di: Zhang, Simon, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Simon, et al.
Pubblicazione: (2026)
Time-Series Forecasting for Out-of-Distribution Generalization Using Invariant Learning
di: Liu, Haoxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Haoxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Feature Protection For Out-of-distribution Generalization
di: Tan, Lu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tan, Lu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Improving Graph Out-of-distribution Generalization Beyond Causality
di: Xu, Can, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Can, et al.
Pubblicazione: (2024)
Data-Driven Generation of Neutron Star Equations of State Using Variational Autoencoders
di: Ross, Alex, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ross, Alex, et al.
Pubblicazione: (2026)
FOOGD: Federated Collaboration for Both Out-of-distribution Generalization and Detection
di: Liao, Xinting, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liao, Xinting, et al.
Pubblicazione: (2024)
Neuron Activation Coverage: Rethinking Out-of-distribution Detection and Generalization
di: Liu, Yibing, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Yibing, et al.
Pubblicazione: (2023)
Can In-context Learning Really Generalize to Out-of-distribution Tasks?
di: Wang, Qixun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Qixun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mixture Data for Training Cannot Ensure Out-of-distribution Generalization
di: Zhang, Songming, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Songming, et al.
Pubblicazione: (2023)
diffIRM: A Diffusion-Augmented Invariant Risk Minimization Framework for Spatiotemporal Prediction over Graphs
di: Mo, Zhaobin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mo, Zhaobin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Analysis of Total Variation Minimization for Clustered Federated Learning
di: Jung, A.
Pubblicazione: (2024)
di: Jung, A.
Pubblicazione: (2024)
Topology-aware Robust Optimization for Out-of-distribution Generalization
di: Qiao, Fengchun, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Qiao, Fengchun, et al.
Pubblicazione: (2023)
Spurious Feature Diversification Improves Out-of-distribution Generalization
di: Lin, Yong, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lin, Yong, et al.
Pubblicazione: (2023)
GAIA: Delving into Gradient-based Attribution Abnormality for Out-of-distribution Detection
di: Chen, Jinggang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chen, Jinggang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Universally Invariant Learning in Equivariant GNNs
di: Cen, Jiacheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cen, Jiacheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Linear Trading Position with Sparse Spectrum
di: Lai, Zhao-Rong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lai, Zhao-Rong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Variational f-divergence Minimization
di: Zhang, Mingtian, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Zhang, Mingtian, et al.
Pubblicazione: (2019)
BOOD: Boundary-based Out-Of-Distribution Data Generation
di: Liao, Qilin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liao, Qilin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Implicit Regularization of Sharpness-Aware Minimization for Scale-Invariant Problems
di: Li, Bingcong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Bingcong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Functional Risk Minimization
di: Alet, Ferran, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Alet, Ferran, et al.
Pubblicazione: (2024)
GNN-MultiFix: Addressing the pitfalls for GNNs for multi-label node classification
di: Zhao, Tianqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Tianqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Invariant Link Selector for Spatial-Temporal Out-of-Distribution Problem
di: Tieu, Katherine, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tieu, Katherine, et al.
Pubblicazione: (2025)
Mining In-distribution Attributes in Outliers for Out-of-distribution Detection
di: Lei, Yutian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lei, Yutian, et al.
Pubblicazione: (2024)
KAN based Autoencoders for Factor Models
di: Wang, Tianqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Tianqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Discriminative Estimation of Total Variation Distance: A Fidelity Auditor for Generative Data
di: Tao, Lan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tao, Lan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bounded and Uniform Energy-based Out-of-distribution Detection for Graphs
di: Yang, Shenzhi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Shenzhi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Environment-Conditioned Tail Reweighting for Total Variation Invariant Risk Minimization
di: Wang, Yuanchao, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Invariant Risk Minimization Is A Total Variation Model
di: Lai, Zhao-Rong, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Out-of-Distribution Optimality of Invariant Risk Minimization
di: Toyota, Shoji, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Generative Risk Minimization for Out-of-Distribution Generalization on Graphs
di: Wang, Song, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Tree-based Ensemble Learning for Out-of-distribution Detection
di: Shen, Zhaiming, et al.
Pubblicazione: (2024)