SADA: Safe and Adaptive Aggregation of Multiple Black-Box Predictions in Semi-Supervised Learning
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Shan, Jiawei, Chen, Zhifeng, Dong, Yiming, Wang, Yazhen, Zhao, Jiwei |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Assumption-Lean and Data-Adaptive Post-Prediction Inference
di: Miao, Jiacheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Miao, Jiacheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
Supervised Manifold Learning for Functional Data
di: Tan, Ruoxu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tan, Ruoxu, et al.
Pubblicazione: (2025)
midr: Learning from Black-Box Models by Maximum Interpretation Decomposition
di: Asashiba, Ryoichi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Asashiba, Ryoichi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Black Box Variational Inference with a Deterministic Objective: Faster, More Accurate, and Even More Black Box
di: Giordano, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Giordano, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2023)
UTOPIA: Universally Trainable Optimal Prediction Intervals Aggregation
di: Fan, Jianqing, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Fan, Jianqing, et al.
Pubblicazione: (2023)
Optimal Aggregation of Prediction Intervals under Unsupervised Domain Shift
di: Ge, Jiawei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ge, Jiawei, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Black-Box Debiasing Framework for Conditional Sampling
di: Cui, Han, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cui, Han, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive Active Learning for Online Reliability Prediction of Satellite Electronics
di: Li, Shixiang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Shixiang, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Semi-Supervised Kernel Two-Sample Test
di: Lee, Gyumin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lee, Gyumin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Data-Adaptive Tradeoffs among Multiple Risks in Distribution-Free Prediction
di: Nguyen, Drew T., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nguyen, Drew T., et al.
Pubblicazione: (2024)
Robust Variational Bayes by Min-Max Median Aggregation
di: Yan, Jiawei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yan, Jiawei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Semi-Supervised Health Index Monitoring with Feature Generation and Fusion
di: Frusque, Gaëtan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Frusque, Gaëtan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Aggregating Conformal Prediction Sets via α-Allocation
di: Xu, Congbin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Congbin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Semi-Supervised U-statistics
di: Kim, Ilmun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kim, Ilmun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Black Box Causal Inference: Effect Estimation via Meta Prediction
di: Bynum, Lucius E. J., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bynum, Lucius E. J., et al.
Pubblicazione: (2025)
Sampling as Bandits: Evaluation-Efficient Design for Black-Box Densities
di: Matsubara, Takuo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Matsubara, Takuo, et al.
Pubblicazione: (2025)
CSPI-MT: Calibrated Safe Policy Improvement with Multiple Testing for Threshold Policies
di: Cho, Brian M, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cho, Brian M, et al.
Pubblicazione: (2024)
Locally Interpretable Individualized Treatment Rules for Black-Box Decision Models
di: Charvadeh, Yasin Khadem, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Charvadeh, Yasin Khadem, et al.
Pubblicazione: (2026)
Auditing Differential Privacy in the Black-Box Setting
di: Shi, Kaining, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shi, Kaining, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive Learning with Blockwise Missing and Semi-Supervised Data
di: Li, Yiming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Yiming, et al.
Pubblicazione: (2024)
SSLfmm: An R Package for Semi-Supervised Learning with a Mixed-Missingness Mechanism in Finite Mixture Models
di: McLachlan, Geoffrey J., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: McLachlan, Geoffrey J., et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive Estimation and Inference in Semi-parametric Heterogeneous Clustered Multitask Learning via Neyman Orthogonality
di: Chen, Hanxiao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Hanxiao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Environment-Adaptive Covariate Selection: Learning When to Use Spurious Correlations for Out-of-Distribution Prediction
di: Zuo, Shuozhi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zuo, Shuozhi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Incorporating External Controls for Estimating the Average Treatment Effect on the Treated with High-Dimensional Data: Retaining Double Robustness and Ensuring Double Safety
di: Dai, Chi-Shian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dai, Chi-Shian, et al.
Pubblicazione: (2025)
An Adaptive Dimension Reduction Estimation Method for High-dimensional Bayesian Optimization
di: Hu, Shouri, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Shouri, et al.
Pubblicazione: (2024)
Semi-Supervised Treatment Effect Estimation with Unlabeled Covariates for Prediction-Powered Causal Inference
di: Kato, Masahiro
Pubblicazione: (2025)
di: Kato, Masahiro
Pubblicazione: (2025)
Active Multiple-Prediction-Powered Inference
di: Brawand, Nicholas, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Brawand, Nicholas, et al.
Pubblicazione: (2026)
Conformal Prediction for Ensembles: Improving Efficiency via Score-Based Aggregation
di: Rivera, Eduardo Ochoa, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rivera, Eduardo Ochoa, et al.
Pubblicazione: (2024)
Causal Interventional Prediction System for Robust and Explainable Effect Forecasting
di: Chu, Zhixuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chu, Zhixuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stein-Encoder: A White-Box Supervised Encoder via Stein Identities in Multi-Modal Studies
di: Zhang, Jiarui, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Jiarui, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Locally Adaptive Algorithm for Multiple Testing with Network Structure
di: Liang, Ziyi, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Liang, Ziyi, et al.
Pubblicazione: (2022)
Semi-supervised Clustering Through Representation Learning of Large-scale EHR Data
di: Wang, Linshanshan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Linshanshan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive Decentralized Federated Learning for Robust Optimization
di: Wu, Shuyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Shuyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Prediction-Powered Adaptive Shrinkage Estimation
di: Li, Sida, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Sida, et al.
Pubblicazione: (2025)
Self-Supervised Learning with Gaussian Processes
di: Duan, Yunshan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Duan, Yunshan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Aggregation Models with Optimal Weights for Distributed Gaussian Processes
di: Chen, Haoyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Haoyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Shape-Adaptive Conditional Calibration for Conformal Prediction via Minimax Optimization
di: Bao, Yajie, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bao, Yajie, et al.
Pubblicazione: (2026)
Conformal Decision Theory: Safe Autonomous Decisions from Imperfect Predictions
di: Lekeufack, Jordan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lekeufack, Jordan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Semi-Supervised Mixture Models under the Concept of Missing at Radom with Margin Confidence and Aranda Ordaz Function
di: Liao, Jinyang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liao, Jinyang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Deep Learning of Continuous and Structured Policies for Aggregated Heterogeneous Treatment Effects
di: Zhang, Jennifer Y., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Jennifer Y., et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Assumption-Lean and Data-Adaptive Post-Prediction Inference
di: Miao, Jiacheng, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Supervised Manifold Learning for Functional Data
di: Tan, Ruoxu, et al.
Pubblicazione: (2025) -
midr: Learning from Black-Box Models by Maximum Interpretation Decomposition
di: Asashiba, Ryoichi, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Black Box Variational Inference with a Deterministic Objective: Faster, More Accurate, and Even More Black Box
di: Giordano, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2023) -
UTOPIA: Universally Trainable Optimal Prediction Intervals Aggregation
di: Fan, Jianqing, et al.
Pubblicazione: (2023)