Do We Always Need the Simplicity Bias? Looking for Optimal Inductive Biases in the Wild
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Teney, Damien, Jiang, Liangze, Gogianu, Florin, Abbasnejad, Ehsan |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Neural Redshift: Random Networks are not Random Functions
di: Teney, Damien, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Teney, Damien, et al.
Pubblicazione: (2024)
Synergy and Diversity in CLIP: Enhancing Performance Through Adaptive Backbone Ensembling
di: Rodriguez-Opazo, Cristian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rodriguez-Opazo, Cristian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Identifying Spurious Biases Early in Training through the Lens of Simplicity Bias
di: Yang, Yu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yang, Yu, et al.
Pubblicazione: (2023)
Leaner Transformers: More Heads, Less Depth
di: Saratchandran, Hemanth, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Saratchandran, Hemanth, et al.
Pubblicazione: (2025)
Hierarchical Simplicity Bias of Neural Networks
di: Du, Zhehang
Pubblicazione: (2023)
di: Du, Zhehang
Pubblicazione: (2023)
Bayesian Low-Rank LeArning (Bella): A Practical Approach to Bayesian Neural Networks
di: Doan, Bao Gia, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Doan, Bao Gia, et al.
Pubblicazione: (2024)
OOD-Chameleon: Is Algorithm Selection for OOD Generalization Learnable?
di: Jiang, Liangze, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiang, Liangze, et al.
Pubblicazione: (2024)
Can You Learn to See Without Images? Procedural Warm-Up for Vision Transformers
di: Shinnick, Zachary, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shinnick, Zachary, et al.
Pubblicazione: (2025)
Candidate Set Re-ranking for Composed Image Retrieval with Dual Multi-modal Encoder
di: Liu, Zheyuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Zheyuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Tripod: Three Complementary Inductive Biases for Disentangled Representation Learning
di: Hsu, Kyle, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hsu, Kyle, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scalable Ensemble Diversification for OOD Generalization and Detection
di: Rubinstein, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rubinstein, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2024)
Object-Centric Temporal Consistency via Conditional Autoregressive Inductive Biases
di: Meo, Cristian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Meo, Cristian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Premonition: Using Generative Models to Preempt Future Data Changes in Continual Learning
di: McDonnell, Mark D., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: McDonnell, Mark D., et al.
Pubblicazione: (2024)
Confronting Reward Overoptimization for Diffusion Models: A Perspective of Inductive and Primacy Biases
di: Zhang, Ziyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Ziyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Inductive Gradient Adjustment For Spectral Bias In Implicit Neural Representations
di: Shi, Kexuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shi, Kexuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mitigating Shortcut Learning with Diffusion Counterfactuals and Diverse Ensembles
di: Scimeca, Luca, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Scimeca, Luca, et al.
Pubblicazione: (2023)
Do We Need All the Synthetic Data? Targeted Image Augmentation via Diffusion Models
di: Nguyen, Dang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nguyen, Dang, et al.
Pubblicazione: (2025)
RanPAC: Random Projections and Pre-trained Models for Continual Learning
di: McDonnell, Mark D., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: McDonnell, Mark D., et al.
Pubblicazione: (2023)
HamVision: Hamiltonian Dynamics as Inductive Bias for Medical Image Analysis
di: Mabrok, Mohamed A
Pubblicazione: (2026)
di: Mabrok, Mohamed A
Pubblicazione: (2026)
MambaOut: Do We Really Need Mamba for Vision?
di: Yu, Weihao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yu, Weihao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Do We Need Large VLMs for Spotting Soccer Actions?
di: Chakraborty, Ritabrata, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chakraborty, Ritabrata, et al.
Pubblicazione: (2025)
LIB-KD: Teaching Inductive Bias for Efficient Vision Transformer Distillation and Compression
di: Habib, Gousia, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Habib, Gousia, et al.
Pubblicazione: (2023)
Towards Higher Effective Rank in Parameter-efficient Fine-tuning using Khatri--Rao Product
di: Albert, Paul, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Albert, Paul, et al.
Pubblicazione: (2025)
LVSM: A Large View Synthesis Model with Minimal 3D Inductive Bias
di: Jin, Haian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jin, Haian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Leveraging Geometric Visual Illusions as Perceptual Inductive Biases for Vision Models
di: Yang, Haobo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Haobo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Virtually Enriched NYU Depth V2 Dataset for Monocular Depth Estimation: Do We Need Artificial Augmentation?
di: Ignatov, Dmitry, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ignatov, Dmitry, et al.
Pubblicazione: (2024)
Changing the Training Data Distribution to Reduce Simplicity Bias Improves In-distribution Generalization
di: Nguyen, Dang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nguyen, Dang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Do Generated Data Always Help Contrastive Learning?
di: Wang, Yifei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Yifei, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Decade's Battle on Dataset Bias: Are We There Yet?
di: Liu, Zhuang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Zhuang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Always Skip Attention
di: Ji, Yiping, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ji, Yiping, et al.
Pubblicazione: (2025)
What Is the Optimal Ranking Score Between Precision and Recall? We Can Always Find It and It Is Rarely $F_1$
di: Piérard, Sébastien, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Piérard, Sébastien, et al.
Pubblicazione: (2025)
IBiT: Utilizing Inductive Biases to Create a More Data Efficient Attention Mechanism
di: Giri, Adithya
Pubblicazione: (2025)
di: Giri, Adithya
Pubblicazione: (2025)
Knowledge Composition using Task Vectors with Learned Anisotropic Scaling
di: Zhang, Frederic Z., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Frederic Z., et al.
Pubblicazione: (2024)
From Bias to Balance: Detecting Facial Expression Recognition Biases in Large Multimodal Foundation Models
di: Chhua, Kaylee, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chhua, Kaylee, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards Combating Frequency Simplicity-biased Learning for Domain Generalization
di: He, Xilin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: He, Xilin, et al.
Pubblicazione: (2024)
BiasMap: Leveraging Cross-Attentions to Discover and Mitigate Hidden Social Biases in Text-to-Image Generation
di: Chakraborty, Rajatsubhra, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chakraborty, Rajatsubhra, et al.
Pubblicazione: (2025)
Certified but Fooled! Breaking Certified Defences with Ghost Certificates
di: Vo, Quoc Viet, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Vo, Quoc Viet, et al.
Pubblicazione: (2025)
AugGen: Synthetic Augmentation using Diffusion Models Can Improve Recognition
di: Rahimi, Parsa, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rahimi, Parsa, et al.
Pubblicazione: (2025)
Shape-of-You: Fused Gromov-Wasserstein Optimal Transport for Semantic Correspondence in-the-Wild
di: Im, Jiin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Im, Jiin, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Modern Look at Simplicity Bias in Image Classification Tasks
di: Chang, Xiaoguang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chang, Xiaoguang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Neural Redshift: Random Networks are not Random Functions
di: Teney, Damien, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Synergy and Diversity in CLIP: Enhancing Performance Through Adaptive Backbone Ensembling
di: Rodriguez-Opazo, Cristian, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Identifying Spurious Biases Early in Training through the Lens of Simplicity Bias
di: Yang, Yu, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Leaner Transformers: More Heads, Less Depth
di: Saratchandran, Hemanth, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Hierarchical Simplicity Bias of Neural Networks
di: Du, Zhehang
Pubblicazione: (2023)