Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Nair, Arjun S., Sinaga, Kristina P. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://arxiv.org/abs/2509.14386 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Calibration Meets Reality: Making Machine Learning Predictions Trustworthy
von: Sinaga, Kristina P., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sinaga, Kristina P., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Personalized Federated Heat-Kernel Enhanced Multi-View Clustering via Advanced Tensor Decomposition Techniques
von: Sinaga, Kristina P.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sinaga, Kristina P.
Veröffentlicht: (2025)
Rectified Gaussian kernel multi-view k-means clustering
von: Sinaga, Kristina P.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sinaga, Kristina P.
Veröffentlicht: (2024)
Bi-Level Multi-View fuzzy Clustering with Exponential Distance
von: Sinaga, Kristina P.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sinaga, Kristina P.
Veröffentlicht: (2025)
FedHK-MVFC: Federated Heat Kernel Multi-View Clustering
von: Sinaga, Kristina P.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sinaga, Kristina P.
Veröffentlicht: (2025)
Online Sharp-Calibrated Bayesian Optimization
von: Sinaga, Marshal Arijona, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sinaga, Marshal Arijona, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Disproving Program Equivalence with LLMs
von: Allamanis, Miltiadis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Allamanis, Miltiadis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Performance Estimation in Binary Classification Using Calibrated Confidence
von: Kivimäki, Juhani, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kivimäki, Juhani, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Process Supervision of Confidence Margin for Calibrated LLM Reasoning
von: Wang, Liaoyaqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Liaoyaqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Calibrating LLMs with Information-Theoretic Evidential Deep Learning
von: Li, Yawei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Yawei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Reference-based Metrics Disprove Themselves in Question Generation
von: Nguyen, Bang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nguyen, Bang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Parameter-free entropy-regularized multi-view clustering with hierarchical feature selection
von: Sinaga, Kristina P., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sinaga, Kristina P., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Confidence Calibration in Vision-Language-Action Models
von: Zollo, Thomas P, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zollo, Thomas P, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Conformal Calibration of Statistical Confidence Sets
von: Cabezas, Luben M. C., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cabezas, Luben M. C., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Enhance GNNs with Reliable Confidence Estimation via Adversarial Calibration Learning
von: Wang, Yilong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Yilong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Robust and Computation-Aware Gaussian Processes
von: Sinaga, Marshal Arijona, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sinaga, Marshal Arijona, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Anchor-Based Heteroscedastic Noise for Preferential Bayesian Optimization
von: Sinaga, Marshal Arijona, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sinaga, Marshal Arijona, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Confidence-Aware Multi-Field Model Calibration
von: Zhao, Yuang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Yuang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Chronicals: A High-Performance Framework for LLM Fine-Tuning with 3.51x Speedup over Unsloth
von: Nair, Arjun S.
Veröffentlicht: (2026)
von: Nair, Arjun S.
Veröffentlicht: (2026)
CALICO: Confident Active Learning with Integrated Calibration
von: Querol, Lorenzo S., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Querol, Lorenzo S., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Confidence Calibration of Classifiers with Many Classes
von: LeCoz, Adrien, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: LeCoz, Adrien, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Confidence Calibration in Large Language Models
von: Michael, Noam, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Michael, Noam, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Adopting Whisper for Confidence Estimation
von: Aggarwal, Vaibhav, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Aggarwal, Vaibhav, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Believe Your Model: Distribution-Guided Confidence Calibration
von: Yang, Xizhong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yang, Xizhong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Confidence Self-Calibration for Multi-Label Class-Incremental Learning
von: Du, Kaile, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Du, Kaile, et al.
Veröffentlicht: (2024)
QA-Calibration of Language Model Confidence Scores
von: Manggala, Putra, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Manggala, Putra, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Confidence Calibration under Ambiguous Ground Truth
von: Tao, Linwei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Tao, Linwei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The Impossibility of Inverse Permutation Learning in Transformer Models
von: Alur, Rohan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Alur, Rohan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Semantic-Aware Confidence Calibration for Automated Audio Captioning
von: Dunker, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dunker, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Confidence over Time: Confidence Calibration with Temporal Logic for Large Language Model Reasoning
von: Mao, Zhenjiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Mao, Zhenjiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The Behavioral Credibility Trilemma: When Calibrated Autonomy Becomes Impossible
von: Lovén, Lauri, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lovén, Lauri, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Cautious Calibration in Binary Classification
von: Allikivi, Mari-Liis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Allikivi, Mari-Liis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Confidence Interval for the $\ell_2$ Expected Calibration Error
von: Sun, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Truthfulness of Decision-Theoretic Calibration Measures
von: Qiao, Mingda, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Qiao, Mingda, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Calibrated Surprise: An Information-Theoretic Account of Creative Quality
von: Zou, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zou, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Calibrating Bayesian Learning via Regularization, Confidence Minimization, and Selective Inference
von: Huang, Jiayi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Jiayi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Exploring Information-Theoretic Metrics Associated with Neural Collapse in Supervised Training
von: Song, Kun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Song, Kun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Weak Supervision for Real World Graphs
von: Nair, Pratheeksha, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nair, Pratheeksha, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Balancing Graph Embedding Smoothness in Self-Supervised Learning via Information-Theoretic Decomposition
von: Jung, Heesoo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jung, Heesoo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On Causality in Domain Adaptation and Semi-Supervised Learning: an Information-Theoretic Analysis for Parametric Models
von: Wu, Xuetong, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Wu, Xuetong, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Ähnliche Einträge
-
Calibration Meets Reality: Making Machine Learning Predictions Trustworthy
von: Sinaga, Kristina P., et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Personalized Federated Heat-Kernel Enhanced Multi-View Clustering via Advanced Tensor Decomposition Techniques
von: Sinaga, Kristina P.
Veröffentlicht: (2025) -
Rectified Gaussian kernel multi-view k-means clustering
von: Sinaga, Kristina P.
Veröffentlicht: (2024) -
Bi-Level Multi-View fuzzy Clustering with Exponential Distance
von: Sinaga, Kristina P.
Veröffentlicht: (2025) -
FedHK-MVFC: Federated Heat Kernel Multi-View Clustering
von: Sinaga, Kristina P.
Veröffentlicht: (2025)