The Strong, Weak and Benign Goodhart's law. An independence-free and paradigm-agnostic formalisation
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Majka, Adrien, El-Mhamdi, El-Mahdi |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
On Goodhart's law, with an application to value alignment
par: El-Mhamdi, El-Mahdi, et autres
Publié: (2024)
par: El-Mhamdi, El-Mahdi, et autres
Publié: (2024)
Byzantine Machine Learning: MultiKrum and an optimal notion of robustness
par: Bareilles, Gilles, et autres
Publié: (2026)
par: Bareilles, Gilles, et autres
Publié: (2026)
On Monotonicity in AI Alignment
par: Bareilles, Gilles, et autres
Publié: (2025)
par: Bareilles, Gilles, et autres
Publié: (2025)
Convergence of Statistical Estimators via Mutual Information Bounds
par: Khribch, El Mahdi, et autres
Publié: (2024)
par: Khribch, El Mahdi, et autres
Publié: (2024)
Beyond Benign Overfitting in Nadaraya-Watson Interpolators
par: Barzilai, Daniel, et autres
Publié: (2025)
par: Barzilai, Daniel, et autres
Publié: (2025)
Meta-Learning and representation learner: A short theoretical note
par: Bouchattaoui, Mouad El
Publié: (2024)
par: Bouchattaoui, Mouad El
Publié: (2024)
Transfer Learning for Benign Overfitting in High-Dimensional Linear Regression
par: Kim, Yeichan, et autres
Publié: (2025)
par: Kim, Yeichan, et autres
Publié: (2025)
Learning Curves and Benign Overfitting of Spectral Algorithms in Large Dimensions
par: Lu, Weihao, et autres
Publié: (2026)
par: Lu, Weihao, et autres
Publié: (2026)
Benign Overfitting in Time Series Linear Models with Over-Parameterization
par: Nakakita, Shogo, et autres
Publié: (2022)
par: Nakakita, Shogo, et autres
Publié: (2022)
Mind the spikes: Benign overfitting of kernels and neural networks in fixed dimension
par: Haas, Moritz, et autres
Publié: (2023)
par: Haas, Moritz, et autres
Publié: (2023)
Dimension-agnostic inference using cross U-statistics
par: Kim, Ilmun, et autres
Publié: (2020)
par: Kim, Ilmun, et autres
Publié: (2020)
Benign Overfitting under Learning Rate Conditions for $α$ Sub-exponential Input
par: Okudo, Kota, et autres
Publié: (2024)
par: Okudo, Kota, et autres
Publié: (2024)
A general framework for inference on algorithm-agnostic variable importance
par: Williamson, Brian D., et autres
Publié: (2020)
par: Williamson, Brian D., et autres
Publié: (2020)
Model-agnostic information transfer and fusion for classification with label noise
par: Guojun, Zhu, et autres
Publié: (2026)
par: Guojun, Zhu, et autres
Publié: (2026)
Optimal Excess Risk Bounds for Empirical Risk Minimization on $p$-Norm Linear Regression
par: Hanchi, Ayoub El, et autres
Publié: (2023)
par: Hanchi, Ayoub El, et autres
Publié: (2023)
Approaching the Harm of Gradient Attacks While Only Flipping Labels
par: El-Kabid, Abdessamad, et autres
Publié: (2025)
par: El-Kabid, Abdessamad, et autres
Publié: (2025)
A Geometric Analysis of PCA
par: Hanchi, Ayoub El, et autres
Publié: (2025)
par: Hanchi, Ayoub El, et autres
Publié: (2025)
The loss landscape of deep linear neural networks: a second-order analysis
par: Achour, El Mehdi, et autres
Publié: (2021)
par: Achour, El Mehdi, et autres
Publié: (2021)
Benign Overfitting without Linearity: Neural Network Classifiers Trained by Gradient Descent for Noisy Linear Data
par: Frei, Spencer, et autres
Publié: (2022)
par: Frei, Spencer, et autres
Publié: (2022)
It's Hard to Be Normal: The Impact of Noise on Structure-agnostic Estimation
par: Jin, Jikai, et autres
Publié: (2025)
par: Jin, Jikai, et autres
Publié: (2025)
General reproducing properties in RKHS with application to derivative and integral operators
par: El-Boukkouri, Fatima-Zahrae, et autres
Publié: (2025)
par: El-Boukkouri, Fatima-Zahrae, et autres
Publié: (2025)
Optimal structure learning and conditional independence testing
par: Gao, Ming, et autres
Publié: (2025)
par: Gao, Ming, et autres
Publié: (2025)
Minimax Linear Regression under the Quantile Risk
par: Hanchi, Ayoub El, et autres
Publié: (2024)
par: Hanchi, Ayoub El, et autres
Publié: (2024)
On the Efficiency of ERM in Feature Learning
par: Hanchi, Ayoub El, et autres
Publié: (2024)
par: Hanchi, Ayoub El, et autres
Publié: (2024)
Characterizing the Generalization Error of Random Feature Regression with Arbitrary Data-Augmentation
par: Morisset, Lucas, et autres
Publié: (2026)
par: Morisset, Lucas, et autres
Publié: (2026)
Structure-agnostic Optimality of Doubly Robust Learning for Treatment Effect Estimation
par: Jin, Jikai, et autres
Publié: (2024)
par: Jin, Jikai, et autres
Publié: (2024)
Universality of Benign Overfitting in Binary Linear Classification
par: Hashimoto, Ichiro, et autres
Publié: (2025)
par: Hashimoto, Ichiro, et autres
Publié: (2025)
Asymptotically Optimal Problem-Dependent Bandit Policies for Transfer Learning
par: Prevost, Adrien, et autres
Publié: (2025)
par: Prevost, Adrien, et autres
Publié: (2025)
Higher-Order Regularization Learning on Hypergraphs
par: Weihs, Adrien, et autres
Publié: (2025)
par: Weihs, Adrien, et autres
Publié: (2025)
Analysis of Semi-Supervised Learning on Hypergraphs
par: Weihs, Adrien, et autres
Publié: (2025)
par: Weihs, Adrien, et autres
Publié: (2025)
Robust Bayesian Inference via Variational Approximations of Generalized Rho-Posteriors
par: Khribch, EL Mahdi, et autres
Publié: (2026)
par: Khribch, EL Mahdi, et autres
Publié: (2026)
Universality laws for Gaussian mixtures in generalized linear models
par: Dandi, Yatin, et autres
Publié: (2023)
par: Dandi, Yatin, et autres
Publié: (2023)
High-probability zeroth-order online convex optimisation beyond Euclidean geometry
par: Janz, David, et autres
Publié: (2025)
par: Janz, David, et autres
Publié: (2025)
Strong identifiability and parameter learning in regression with heterogeneous response
par: Do, Dat, et autres
Publié: (2022)
par: Do, Dat, et autres
Publié: (2022)
Maximizing the Potential of Synthetic Data: Insights from Random Matrix Theory
par: Firdoussi, Aymane El, et autres
Publié: (2024)
par: Firdoussi, Aymane El, et autres
Publié: (2024)
Benign overfitting in Fixed Dimension via Physics-Informed Learning with Smooth Inductive Bias
par: Wong, Honam, et autres
Publié: (2024)
par: Wong, Honam, et autres
Publié: (2024)
Non-Asymptotic Analysis of Data Augmentation for Precision Matrix Estimation
par: Morisset, Lucas, et autres
Publié: (2025)
par: Morisset, Lucas, et autres
Publié: (2025)
Sampling from multi-modal distributions with polynomial query complexity in fixed dimension via reverse diffusion
par: Vacher, Adrien, et autres
Publié: (2024)
par: Vacher, Adrien, et autres
Publié: (2024)
Generalization Error Curves for Analytic Spectral Algorithms under Power-law Decay
par: Li, Yicheng, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Yicheng, et autres
Publié: (2024)
Inferring the finest pattern of mutual independence from data
par: Marrelec, G., et autres
Publié: (2023)
par: Marrelec, G., et autres
Publié: (2023)
Documents similaires
-
On Goodhart's law, with an application to value alignment
par: El-Mhamdi, El-Mahdi, et autres
Publié: (2024) -
Byzantine Machine Learning: MultiKrum and an optimal notion of robustness
par: Bareilles, Gilles, et autres
Publié: (2026) -
On Monotonicity in AI Alignment
par: Bareilles, Gilles, et autres
Publié: (2025) -
Convergence of Statistical Estimators via Mutual Information Bounds
par: Khribch, El Mahdi, et autres
Publié: (2024) -
Beyond Benign Overfitting in Nadaraya-Watson Interpolators
par: Barzilai, Daniel, et autres
Publié: (2025)