Truncated Kernel Stochastic Gradient Descent with General Losses and Spherical Radial Basis Functions
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Bai, Jinhui, Christmann, Andreas, Shi, Lei |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Truncated Kernel Stochastic Gradient Descent on Spheres
par: Bai, Jinhui, et autres
Publié: (2024)
par: Bai, Jinhui, et autres
Publié: (2024)
Markov Chain Gradient Descent in Hilbert Spaces
par: Roy, Priyanka, et autres
Publié: (2024)
par: Roy, Priyanka, et autres
Publié: (2024)
Gradient Descent Algorithm in Hilbert Spaces under Stationary Markov Chains with $ϕ$- and $β$-Mixing
par: Roy, Priyanka, et autres
Publié: (2025)
par: Roy, Priyanka, et autres
Publié: (2025)
Online Regularized Learning Algorithms in RKHS with $β$- and $ϕ$-Mixing Sequences
par: Roy, Priyanka, et autres
Publié: (2025)
par: Roy, Priyanka, et autres
Publié: (2025)
Spectral Algorithms under Covariate Shift
par: Fan, Jun, et autres
Publié: (2025)
par: Fan, Jun, et autres
Publié: (2025)
Retrieval-Augmented Memory for Online Learning
par: Du, Wenzhang
Publié: (2025)
par: Du, Wenzhang
Publié: (2025)
Validity and efficiency of the conformal CUSUM procedure
par: Vovk, Vladimir, et autres
Publié: (2024)
par: Vovk, Vladimir, et autres
Publié: (2024)
Data-driven Error Estimation: Excess Risk Bounds without Class Complexity as Input
par: Krishnamurthy, Sanath Kumar, et autres
Publié: (2024)
par: Krishnamurthy, Sanath Kumar, et autres
Publié: (2024)
Conformal e-testing
par: Vovk, Vladimir, et autres
Publié: (2020)
par: Vovk, Vladimir, et autres
Publié: (2020)
MMD-Balls as Credal Sets: A PAC-Bayesian Framework for Epistemic Uncertainty in Test-Time Adaptation
par: Ariq, Ahanaf Hasan
Publié: (2026)
par: Ariq, Ahanaf Hasan
Publié: (2026)
A Function-Space Stability Boundary for Generalization in Interpolating Learning Systems
par: Katende, Ronald
Publié: (2026)
par: Katende, Ronald
Publié: (2026)
Realizable Bayes-Consistency for General Metric Losses
par: Cohen, Dan Tsir, et autres
Publié: (2026)
par: Cohen, Dan Tsir, et autres
Publié: (2026)
Transient anisotropic kernel for probabilistic learning on manifolds
par: Soize, Christian, et autres
Publié: (2024)
par: Soize, Christian, et autres
Publié: (2024)
Conformal e-prediction
par: Vovk, Vladimir
Publié: (2020)
par: Vovk, Vladimir
Publié: (2020)
Reduced Jeffries-Matusita distance: A Novel Loss Function to Improve Generalization Performance of Deep Classification Models
par: Lashkari, Mohammad, et autres
Publié: (2024)
par: Lashkari, Mohammad, et autres
Publié: (2024)
On-Average Stability of Multipass Preconditioned SGD and Effective Dimension
par: Vary, Simon, et autres
Publié: (2026)
par: Vary, Simon, et autres
Publié: (2026)
Weak Signals and Heavy Tails: Learning Theory meets Extreme Value Analysis
par: Clémençon, Stephan, et autres
Publié: (2025)
par: Clémençon, Stephan, et autres
Publié: (2025)
Batched Nonparametric Bandits via k-Nearest Neighbor UCB
par: Arya, Sakshi
Publié: (2025)
par: Arya, Sakshi
Publié: (2025)
Error Bounds for Learning with Vector-Valued Random Features
par: Lanthaler, Samuel, et autres
Publié: (2023)
par: Lanthaler, Samuel, et autres
Publié: (2023)
Bounds on the Generalization Error in Active Learning
par: Menden, Vincent, et autres
Publié: (2024)
par: Menden, Vincent, et autres
Publié: (2024)
Inductive randomness predictors: beyond conformal
par: Vovk, Vladimir
Publié: (2025)
par: Vovk, Vladimir
Publié: (2025)
Asymptotic Optimism of Random-Design Linear and Kernel Regression Models
par: Luo, Hengrui, et autres
Publié: (2025)
par: Luo, Hengrui, et autres
Publié: (2025)
A Special Case of Quadratic Extrapolation Under the Neural Tangent Kernel
par: Kim, Abiel
Publié: (2025)
par: Kim, Abiel
Publié: (2025)
Revisiting Step-Size Assumptions in Stochastic Approximation
par: Lauand, Caio Kalil, et autres
Publié: (2024)
par: Lauand, Caio Kalil, et autres
Publié: (2024)
Conformal e-prediction in the presence of confounding
par: Vovk, Vladimir, et autres
Publié: (2026)
par: Vovk, Vladimir, et autres
Publié: (2026)
Universality of conformal prediction under the assumption of randomness
par: Vovk, Vladimir
Publié: (2025)
par: Vovk, Vladimir
Publié: (2025)
Different Statistical Perspectives for Understanding Generalisation in Graph Neural Networks
par: Ayday, Nil, et autres
Publié: (2026)
par: Ayday, Nil, et autres
Publié: (2026)
Swap Agnostic Learning, or Characterizing Omniprediction via Multicalibration
par: Gopalan, Parikshit, et autres
Publié: (2023)
par: Gopalan, Parikshit, et autres
Publié: (2023)
The Price of Robustness: Stable Classifiers Need Overparameterization
par: von Berg, Jonas, et autres
Publié: (2026)
par: von Berg, Jonas, et autres
Publié: (2026)
The case for and against fixed step-size: Stochastic approximation algorithms in optimization and machine learning
par: Lauand, Caio Kalil, et autres
Publié: (2023)
par: Lauand, Caio Kalil, et autres
Publié: (2023)
Randomness, exchangeability, and conformal prediction
par: Vovk, Vladimir
Publié: (2025)
par: Vovk, Vladimir
Publié: (2025)
Inductive Venn-Abers and related regressors
par: Petej, Ivan, et autres
Publié: (2026)
par: Petej, Ivan, et autres
Publié: (2026)
Aggregation in conformal e-classification
par: Vovk, Vladimir
Publié: (2026)
par: Vovk, Vladimir
Publié: (2026)
Pair Correlation Factor and the Sample Complexity of Gaussian Mixtures
par: Aryan, Farzad
Publié: (2025)
par: Aryan, Farzad
Publié: (2025)
Large Spikes in Stochastic Gradient Descent: A Large-Deviations View
par: Gess, Benjamin, et autres
Publié: (2026)
par: Gess, Benjamin, et autres
Publié: (2026)
Teaching and Learning under Deductive Errors
par: Telle, Jan Arne, et autres
Publié: (2026)
par: Telle, Jan Arne, et autres
Publié: (2026)
Constructive interpolation and generalization rates for neural ODEs: a control perspective
par: Álvarez-López, Antonio, et autres
Publié: (2026)
par: Álvarez-López, Antonio, et autres
Publié: (2026)
Convergence of Riemannian Stochastic Gradient Descents: Varying Batch Sizes And Nonstandard Batch Forming
par: Wu, Hao
Publié: (2026)
par: Wu, Hao
Publié: (2026)
Adaptive learning of density ratios in RKHS
par: Zellinger, Werner, et autres
Publié: (2023)
par: Zellinger, Werner, et autres
Publié: (2023)
Grouped Sequential Optimization Strategy -- the Application of Hyperparameter Importance Assessment in Deep Learning
par: Wang, Ruinan, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Ruinan, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Truncated Kernel Stochastic Gradient Descent on Spheres
par: Bai, Jinhui, et autres
Publié: (2024) -
Markov Chain Gradient Descent in Hilbert Spaces
par: Roy, Priyanka, et autres
Publié: (2024) -
Gradient Descent Algorithm in Hilbert Spaces under Stationary Markov Chains with $ϕ$- and $β$-Mixing
par: Roy, Priyanka, et autres
Publié: (2025) -
Online Regularized Learning Algorithms in RKHS with $β$- and $ϕ$-Mixing Sequences
par: Roy, Priyanka, et autres
Publié: (2025) -
Spectral Algorithms under Covariate Shift
par: Fan, Jun, et autres
Publié: (2025)