Revisiting Bayesian Model Averaging in the Era of Foundation Models
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autore principale: | Park, Mijung |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
The Safety-Aware Denoiser for Text Diffusion Models
di: Yusuf, Amman, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yusuf, Amman, et al.
Pubblicazione: (2026)
Data Unlearning Beyond Uniform Forgetting via Diffusion Time and Frequency Selection
di: Park, Jinseong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Park, Jinseong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Revisiting Model Stitching In the Foundation Model Era
di: Mai, Zheda, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mai, Zheda, et al.
Pubblicazione: (2026)
Revisiting Active Learning in the Era of Vision Foundation Models
di: Gupte, Sanket Rajan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gupte, Sanket Rajan, et al.
Pubblicazione: (2024)
DP-LDMs: Differentially Private Latent Diffusion Models
di: Liu, Michael F., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Michael F., et al.
Pubblicazione: (2023)
Revisiting Weight Averaging for Model Merging
di: Choi, Jiho, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Choi, Jiho, et al.
Pubblicazione: (2024)
Input Adaptive Bayesian Model Averaging
di: Slavutsky, Yuli, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Slavutsky, Yuli, et al.
Pubblicazione: (2025)
Flat Posterior Does Matter For Bayesian Model Averaging
di: Lim, Sungjun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lim, Sungjun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Revisiting DAgger in the Era of LLM-Agents
di: Li, Changhao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Changhao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Revisiting Convolution Architecture in the Realm of DNA Foundation Models
di: Bo, Yu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bo, Yu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uncertainty-Aware Sparse Identification of Dynamical Systems via Bayesian Model Averaging
di: Kashiwamura, Shuhei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kashiwamura, Shuhei, et al.
Pubblicazione: (2026)
The Future of Continual Learning in the Era of Foundation Models: Three Key Directions
di: Bell, Jack, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bell, Jack, et al.
Pubblicazione: (2025)
Beyond Bayesian Model Averaging over Paths in Probabilistic Programs with Stochastic Support
di: Reichelt, Tim, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Reichelt, Tim, et al.
Pubblicazione: (2023)
Empowering Time Series Analysis with Synthetic Data: A Survey and Outlook in the Era of Foundation Models
di: Liu, Xu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Xu, et al.
Pubblicazione: (2025)
BayesBlend: Easy Model Blending using Pseudo-Bayesian Model Averaging, Stacking and Hierarchical Stacking in Python
di: Haines, Nathaniel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Haines, Nathaniel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Revisiting the Generic Transformer: Deconstructing a Strong Baseline for Time Series Foundation Models
di: Wen, Yunshi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wen, Yunshi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Effortless, Simulation-Efficient Bayesian Inference using Tabular Foundation Models
di: Vetter, Julius, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Vetter, Julius, et al.
Pubblicazione: (2025)
Revisiting Value Iteration: Unified Analysis of Discounted and Average-Reward Cases
di: Mustafin, Arsenii, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mustafin, Arsenii, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentially Private Neural Tangent Kernels for Privacy-Preserving Data Generation
di: Yang, Yilin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yang, Yilin, et al.
Pubblicazione: (2023)
Bayesian Principles Improve Prompt Learning In Vision-Language Models
di: Kim, Mingyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Mingyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Generative or Discriminative? Revisiting Text Classification in the Era of Transformers
di: Kasa, Siva Rajesh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kasa, Siva Rajesh, et al.
Pubblicazione: (2025)
Rethinking Evaluation in the Era of Time Series Foundation Models: (Un)known Information Leakage Challenges
di: Meyer, Marcel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Meyer, Marcel, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Comparative Study of Adaptation Strategies for Time Series Foundation Models in Anomaly Detection
di: Park, Miseon, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Park, Miseon, et al.
Pubblicazione: (2026)
Promoting Ensemble Diversity with Interactive Bayesian Distributional Robustness for Fine-tuning Foundation Models
di: Pham, Ngoc-Quan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pham, Ngoc-Quan, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Comprehensive Survey on Physical Risk Control in the Era of Foundation Model-enabled Robotics
di: Kojima, Takeshi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kojima, Takeshi, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Bayesian Additive Regression Tree Model for Learning Conditional Average Treatment Effects in Regression Discontinuity Designs
di: Alcantara, Rafael, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Alcantara, Rafael, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards a Foundation Model for Physics-Informed Neural Networks: Multi-PDE Learning with Active Sampling
di: Park, Keon Vin
Pubblicazione: (2025)
di: Park, Keon Vin
Pubblicazione: (2025)
ReModels: Quantile Regression Averaging models
di: Zakrzewski, Grzegorz, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zakrzewski, Grzegorz, et al.
Pubblicazione: (2024)
Turning Tabular Foundation Models into Graph Foundation Models
di: Eremeev, Dmitry, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Eremeev, Dmitry, et al.
Pubblicazione: (2025)
Model Averaging and Double Machine Learning
di: Ahrens, Achim, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ahrens, Achim, et al.
Pubblicazione: (2024)
Double Robust Bayesian Inference on Average Treatment Effects
di: Breunig, Christoph, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Breunig, Christoph, et al.
Pubblicazione: (2022)
GRAMA: Adaptive Graph Autoregressive Moving Average Models
di: Eliasof, Moshe, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Eliasof, Moshe, et al.
Pubblicazione: (2025)
Generalizing the Geometry of Model Merging Through Frechet Averages
di: da Silva, Marvin F., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: da Silva, Marvin F., et al.
Pubblicazione: (2026)
A Systematic Survey and Benchmark of Deep Learning for Molecular Property Prediction in the Foundation Model Era
di: Li, Zongru, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Zongru, et al.
Pubblicazione: (2026)
Revisiting LLMs as Zero-Shot Time-Series Forecasters: Small Noise Can Break Large Models
di: Park, Junwoo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Park, Junwoo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Axial Neural Networks for Dimension-Free Foundation Models
di: Kim, Hyunsu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Hyunsu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Tabular Foundation Model for Generative Modelling
di: Jiang, Xiangjian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Jiang, Xiangjian, et al.
Pubblicazione: (2026)
Revisiting Randomization in Greedy Model Search
di: Chen, Xin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Xin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Classification Under Local Differential Privacy with Model Reversal and Model Averaging
di: Qin, Caihong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Qin, Caihong, et al.
Pubblicazione: (2026)
Online Laplace Model Selection Revisited
di: Lin, Jihao Andreas, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lin, Jihao Andreas, et al.
Pubblicazione: (2023)
Documenti analoghi
-
The Safety-Aware Denoiser for Text Diffusion Models
di: Yusuf, Amman, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Data Unlearning Beyond Uniform Forgetting via Diffusion Time and Frequency Selection
di: Park, Jinseong, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Revisiting Model Stitching In the Foundation Model Era
di: Mai, Zheda, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Revisiting Active Learning in the Era of Vision Foundation Models
di: Gupte, Sanket Rajan, et al.
Pubblicazione: (2024) -
DP-LDMs: Differentially Private Latent Diffusion Models
di: Liu, Michael F., et al.
Pubblicazione: (2023)