Pseudo-label Induced Subspace Representation Learning for Robust Out-of-Distribution Detection
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Azad, Tarhib Al, Sayem, Faizul Rakib, Ibrahim, Shahana |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Prompt Optimization Meets Subspace Representation Learning for Few-shot Out-of-Distribution Detection
par: Sayem, Faizul Rakib, et autres
Publié: (2025)
par: Sayem, Faizul Rakib, et autres
Publié: (2025)
Tackling the Noisy Elephant in the Room: Label Noise-robust Out-of-Distribution Detection via Loss Correction and Low-rank Decomposition
par: Azad, Tarhib Al, et autres
Publié: (2025)
par: Azad, Tarhib Al, et autres
Publié: (2025)
In-Distribution and Out-of-Distribution Self-supervised ECG Representation Learning for Arrhythmia Detection
par: Soltanieh, Sahar, et autres
Publié: (2023)
par: Soltanieh, Sahar, et autres
Publié: (2023)
Semi-supervised CAPP Transformer Learning via Pseudo-labeling
par: Gross, Dennis, et autres
Publié: (2026)
par: Gross, Dennis, et autres
Publié: (2026)
Advancing Software Security and Reliability in Cloud Platforms through AI-based Anomaly Detection
par: Saleh, Sabbir M., et autres
Publié: (2024)
par: Saleh, Sabbir M., et autres
Publié: (2024)
Adaptive Scoring and Thresholding with Human Feedback for Robust Out-of-Distribution Detection
par: Yamada, Daisuke, et autres
Publié: (2025)
par: Yamada, Daisuke, et autres
Publié: (2025)
Few-Shot Causal Representation Learning for Out-of-Distribution Generalization on Heterogeneous Graphs
par: Ding, Pengfei, et autres
Publié: (2024)
par: Ding, Pengfei, et autres
Publié: (2024)
Forward-Forward Learning achieves Highly Selective Latent Representations for Out-of-Distribution Detection in Fully Spiking Neural Networks
par: Terres-Escudero, Erik B., et autres
Publié: (2024)
par: Terres-Escudero, Erik B., et autres
Publié: (2024)
Rethinking Out-of-Distribution Detection for Reinforcement Learning: Advancing Methods for Evaluation and Detection
par: Nasvytis, Linas, et autres
Publié: (2024)
par: Nasvytis, Linas, et autres
Publié: (2024)
Out-of-Distribution Detection using Counterfactual Distance
par: Stoica, Maria, et autres
Publié: (2025)
par: Stoica, Maria, et autres
Publié: (2025)
Probabilistic Trust Intervals for Out of Distribution Detection
par: Singh, Gagandeep, et autres
Publié: (2021)
par: Singh, Gagandeep, et autres
Publié: (2021)
Learning to Explore: Policy-Guided Outlier Synthesis for Graph Out-of-Distribution Detection
par: Sun, Li, et autres
Publié: (2026)
par: Sun, Li, et autres
Publié: (2026)
Adaptive Dual-Weighting Framework for Federated Learning via Out-of-Distribution Detection
par: Ling, Zhiwei, et autres
Publié: (2026)
par: Ling, Zhiwei, et autres
Publié: (2026)
Learning From Crowdsourced Noisy Labels: A Signal Processing Perspective
par: Ibrahim, Shahana, et autres
Publié: (2024)
par: Ibrahim, Shahana, et autres
Publié: (2024)
Projecting Out the Malice: A Global Subspace Approach to LLM Detoxification
par: Duan, Zenghao, et autres
Publié: (2026)
par: Duan, Zenghao, et autres
Publié: (2026)
Representation-based Broad Hallucination Detectors Fail to Generalize Out of Distribution
par: Dubanowska, Zuzanna, et autres
Publié: (2025)
par: Dubanowska, Zuzanna, et autres
Publié: (2025)
DEEDEE: Fast and Scalable Out-of-Distribution Dynamics Detection
par: Aljaafari, Tala, et autres
Publié: (2025)
par: Aljaafari, Tala, et autres
Publié: (2025)
Robust Subspace-Constrained Quadratic Models for Low-Dimensional Structure Learning
par: Zhai, Zheng, et autres
Publié: (2026)
par: Zhai, Zheng, et autres
Publié: (2026)
Distributionally Robust Graph Out-of-Distribution Recommendation via Diffusion Model
par: Zhao, Chu, et autres
Publié: (2025)
par: Zhao, Chu, et autres
Publié: (2025)
CLUTR: Curriculum Learning via Unsupervised Task Representation Learning
par: Azad, Abdus Salam, et autres
Publié: (2022)
par: Azad, Abdus Salam, et autres
Publié: (2022)
Feature Bank Enhancement for Distance-based Out-of-Distribution Detection
par: Liu, Yuhang, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Yuhang, et autres
Publié: (2025)
Rectified Lagrangian for Out-of-Distribution Detection in Modern Hopfield Networks
par: Moriai, Ryo, et autres
Publié: (2025)
par: Moriai, Ryo, et autres
Publié: (2025)
SGOOD: Substructure-enhanced Graph-Level Out-of-Distribution Detection
par: Ding, Zhihao, et autres
Publié: (2023)
par: Ding, Zhihao, et autres
Publié: (2023)
Mitigating Overconfidence in Out-of-Distribution Detection by Capturing Extreme Activations
par: Azizmalayeri, Mohammad, et autres
Publié: (2024)
par: Azizmalayeri, Mohammad, et autres
Publié: (2024)
Taming False Positives in Out-of-Distribution Detection with Human Feedback
par: Vishwakarma, Harit, et autres
Publié: (2024)
par: Vishwakarma, Harit, et autres
Publié: (2024)
GOODAT: Towards Test-time Graph Out-of-Distribution Detection
par: Wang, Luzhi, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Luzhi, et autres
Publié: (2024)
ConjNorm: Tractable Density Estimation for Out-of-Distribution Detection
par: Peng, Bo, et autres
Publié: (2024)
par: Peng, Bo, et autres
Publié: (2024)
Out-of-Distribution Detection with a Single Unconditional Diffusion Model
par: Heng, Alvin, et autres
Publié: (2024)
par: Heng, Alvin, et autres
Publié: (2024)
Decomposing Representation Space into Interpretable Subspaces with Unsupervised Learning
par: Huang, Xinting, et autres
Publié: (2025)
par: Huang, Xinting, et autres
Publié: (2025)
Beyond Penalization: Diffusion-based Out-of-Distribution Detection and Selective Regularization in Offline Reinforcement Learning
par: Wang, Qingjun, et autres
Publié: (2026)
par: Wang, Qingjun, et autres
Publié: (2026)
DCV-ROOD Evaluation Framework: Dual Cross-Validation for Robust Out-of-Distribution Detection
par: Urrea-Castaño, Arantxa, et autres
Publié: (2025)
par: Urrea-Castaño, Arantxa, et autres
Publié: (2025)
A Novel Hybrid Deep Learning Technique for Speech Emotion Detection using Feature Engineering
par: Chowdhury, Shahana Yasmin, et autres
Publié: (2025)
par: Chowdhury, Shahana Yasmin, et autres
Publié: (2025)
Improving Out-of-Distribution Generalization of Trajectory Prediction for Autonomous Driving via Polynomial Representations
par: Yao, Yue, et autres
Publié: (2024)
par: Yao, Yue, et autres
Publié: (2024)
Generative Adversarial Evasion and Out-of-Distribution Detection for UAV Cyber-Attacks
par: Panda, Deepak Kumar, et autres
Publié: (2025)
par: Panda, Deepak Kumar, et autres
Publié: (2025)
Multi-Layer Confidence Scoring for Detection of Out-of-Distribution Samples, Adversarial Attacks, and In-Distribution Misclassifications
par: Capelli, Lorenzo, et autres
Publié: (2025)
par: Capelli, Lorenzo, et autres
Publié: (2025)
Cascade-KDE: Robust Time-Series Restoration under Out-of-Distribution Impulse Corruptions
par: Liu, Yuefeng, et autres
Publié: (2026)
par: Liu, Yuefeng, et autres
Publié: (2026)
Perturb-and-Compare Approach for Detecting Out-of-Distribution Samples in Constrained Access Environments
par: Lee, Heeyoung, et autres
Publié: (2024)
par: Lee, Heeyoung, et autres
Publié: (2024)
Combine and Conquer: A Meta-Analysis on Data Shift and Out-of-Distribution Detection
par: Dadalto, Eduardo, et autres
Publié: (2024)
par: Dadalto, Eduardo, et autres
Publié: (2024)
Sparsity and Out-of-Distribution Generalization
par: Aaronson, Scott, et autres
Publié: (2026)
par: Aaronson, Scott, et autres
Publié: (2026)
Occam's Razor for Self Supervised Learning: What is Sufficient to Learn Good Representations?
par: Ibrahim, Mark, et autres
Publié: (2024)
par: Ibrahim, Mark, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
Prompt Optimization Meets Subspace Representation Learning for Few-shot Out-of-Distribution Detection
par: Sayem, Faizul Rakib, et autres
Publié: (2025) -
Tackling the Noisy Elephant in the Room: Label Noise-robust Out-of-Distribution Detection via Loss Correction and Low-rank Decomposition
par: Azad, Tarhib Al, et autres
Publié: (2025) -
In-Distribution and Out-of-Distribution Self-supervised ECG Representation Learning for Arrhythmia Detection
par: Soltanieh, Sahar, et autres
Publié: (2023) -
Semi-supervised CAPP Transformer Learning via Pseudo-labeling
par: Gross, Dennis, et autres
Publié: (2026) -
Advancing Software Security and Reliability in Cloud Platforms through AI-based Anomaly Detection
par: Saleh, Sabbir M., et autres
Publié: (2024)