Beyond Real Data: Synthetic Data through the Lens of Regularization
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Shidani, Amitis, Farghly, Tyler, Sun, Yang, Ganjgahi, Habib, Deligiannidis, George |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Ranking In Generalized Linear Bandits
par: Shidani, Amitis, et autres
Publié: (2022)
par: Shidani, Amitis, et autres
Publié: (2022)
Implicit Regularisation in Diffusion Models: An Algorithm-Dependent Generalisation Analysis
par: Farghly, Tyler, et autres
Publié: (2025)
par: Farghly, Tyler, et autres
Publié: (2025)
Generalisation under gradient descent via deterministic PAC-Bayes
par: Clerico, Eugenio, et autres
Publié: (2022)
par: Clerico, Eugenio, et autres
Publié: (2022)
Diffusion Models and the Manifold Hypothesis: Log-Domain Smoothing is Geometry Adaptive
par: Farghly, Tyler, et autres
Publié: (2025)
par: Farghly, Tyler, et autres
Publié: (2025)
Revisiting the Scaling Properties of Downstream Metrics in Large Language Model Training
par: Krajewski, Jakub, et autres
Publié: (2025)
par: Krajewski, Jakub, et autres
Publié: (2025)
Scaling Categorical Flow Maps
par: Davis, Oscar, et autres
Publié: (2026)
par: Davis, Oscar, et autres
Publié: (2026)
Distillation Scaling Laws
par: Busbridge, Dan, et autres
Publié: (2025)
par: Busbridge, Dan, et autres
Publié: (2025)
Uniform Generalization Bounds on Data-Dependent Hypothesis Sets via PAC-Bayesian Theory on Random Sets
par: Dupuis, Benjamin, et autres
Publié: (2024)
par: Dupuis, Benjamin, et autres
Publié: (2024)
Generalization Bounds for Markov Algorithms through Entropy Flow Computations
par: Dupuis, Benjamin, et autres
Publié: (2025)
par: Dupuis, Benjamin, et autres
Publié: (2025)
Poly-View Contrastive Learning
par: Shidani, Amitis, et autres
Publié: (2024)
par: Shidani, Amitis, et autres
Publié: (2024)
Are Synthetic Time-series Data Really not as Good as Real Data?
par: Fu, Fanzhe, et autres
Publié: (2024)
par: Fu, Fanzhe, et autres
Publié: (2024)
Schrödinger Bridge Matching for Tree-Structured Costs and Entropic Wasserstein Barycentres
par: Howard, Samuel, et autres
Publié: (2025)
par: Howard, Samuel, et autres
Publié: (2025)
Error Bounds for Flow Matching Methods
par: Benton, Joe, et autres
Publié: (2023)
par: Benton, Joe, et autres
Publié: (2023)
On the Expected Size of Conformal Prediction Sets
par: Dhillon, Guneet S., et autres
Publié: (2023)
par: Dhillon, Guneet S., et autres
Publié: (2023)
Simplifying Optimal Transport through Schatten-$p$ Regularization
par: Maunu, Tyler
Publié: (2025)
par: Maunu, Tyler
Publié: (2025)
Drift Estimation for Stochastic Differential Equations with Denoising Diffusion Models
par: Costa, Marcos Tapia, et autres
Publié: (2026)
par: Costa, Marcos Tapia, et autres
Publié: (2026)
Theory, Analysis, and Best Practices for Sigmoid Self-Attention
par: Ramapuram, Jason, et autres
Publié: (2024)
par: Ramapuram, Jason, et autres
Publié: (2024)
Convergence of Diffusion Models Under the Manifold Hypothesis in High-Dimensions
par: Azangulov, Iskander, et autres
Publié: (2024)
par: Azangulov, Iskander, et autres
Publié: (2024)
Linear Convergence of Diffusion Models Under the Manifold Hypothesis
par: Potaptchik, Peter, et autres
Publié: (2024)
par: Potaptchik, Peter, et autres
Publié: (2024)
Metropolis-Adjusted Diffusion Models
par: Lam, Kevin H., et autres
Publié: (2026)
par: Lam, Kevin H., et autres
Publié: (2026)
Scaling Properties of Continuous Diffusion Spoken Language Models
par: Ramapuram, Jason, et autres
Publié: (2026)
par: Ramapuram, Jason, et autres
Publié: (2026)
Data Value in the Age of Scaling: Understanding LLM Scaling Dynamics Under Real-Synthetic Data Mixtures
par: Wang, Haohui, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Haohui, et autres
Publié: (2025)
Space of Data through the Lens of Multilevel Graph
par: Caputo, Marco, et autres
Publié: (2025)
par: Caputo, Marco, et autres
Publié: (2025)
Differentiable Cost-Parameterized Monge Map Estimators
par: Howard, Samuel, et autres
Publié: (2024)
par: Howard, Samuel, et autres
Publié: (2024)
Navigate Beyond Shortcuts: Debiased Learning through the Lens of Neural Collapse
par: Wang, Yining, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Yining, et autres
Publié: (2024)
Dimension Agnostic Testing of Survey Data Credibility through the Lens of Regression
par: Basu, Debabrota, et autres
Publié: (2025)
par: Basu, Debabrota, et autres
Publié: (2025)
Exploring the Potential of Synthetic Data to Replace Real Data
par: Lee, Hyungtae, et autres
Publié: (2024)
par: Lee, Hyungtae, et autres
Publié: (2024)
Synthetic vs. Real Training Data for Visual Navigation
par: Suomela, Lauri, et autres
Publié: (2025)
par: Suomela, Lauri, et autres
Publié: (2025)
Utility Theory of Synthetic Data Generation
par: Xu, Shirong, et autres
Publié: (2023)
par: Xu, Shirong, et autres
Publié: (2023)
Nearly $d$-Linear Convergence Bounds for Diffusion Models via Stochastic Localization
par: Benton, Joe, et autres
Publié: (2023)
par: Benton, Joe, et autres
Publié: (2023)
Direct Estimation of Tree Volume and Aboveground Biomass Using Deep Regression with Synthetic Lidar Data
par: Pourdelan, Habib, et autres
Publié: (2026)
par: Pourdelan, Habib, et autres
Publié: (2026)
Heterogeneous Graph Structure Learning through the Lens of Data-generating Processes
par: Jiang, Keyue, et autres
Publié: (2025)
par: Jiang, Keyue, et autres
Publié: (2025)
On-Average Stability of Multipass Preconditioned SGD and Effective Dimension
par: Vary, Simon, et autres
Publié: (2026)
par: Vary, Simon, et autres
Publié: (2026)
Neural Score Matching for High-Dimensional Causal Inference
par: Clivio, Oscar, et autres
Publié: (2022)
par: Clivio, Oscar, et autres
Publié: (2022)
Exploring the Impact of Synthetic Data on Human Gesture Recognition Tasks Using GANs
par: Kontogiannis, George, et autres
Publié: (2024)
par: Kontogiannis, George, et autres
Publié: (2024)
Beyond Contrastive Learning: Synthetic Data Enables List-wise Training with Multiple Levels of Relevance
par: Esfandiarpoor, Reza, et autres
Publié: (2025)
par: Esfandiarpoor, Reza, et autres
Publié: (2025)
The Real Deal Behind the Artificial Appeal: Inferential Utility of Tabular Synthetic Data
par: Decruyenaere, Alexander, et autres
Publié: (2023)
par: Decruyenaere, Alexander, et autres
Publié: (2023)
Enhancing Indoor Temperature Forecasting through Synthetic Data in Low-Data Environments
par: Thiry, Zachari, et autres
Publié: (2024)
par: Thiry, Zachari, et autres
Publié: (2024)
Structured Evaluation of Synthetic Tabular Data
par: Yang, Scott Cheng-Hsin, et autres
Publié: (2024)
par: Yang, Scott Cheng-Hsin, et autres
Publié: (2024)
Privacy Auditing Synthetic Data Release through Local Likelihood Attacks
par: Ward, Joshua, et autres
Publié: (2025)
par: Ward, Joshua, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Ranking In Generalized Linear Bandits
par: Shidani, Amitis, et autres
Publié: (2022) -
Implicit Regularisation in Diffusion Models: An Algorithm-Dependent Generalisation Analysis
par: Farghly, Tyler, et autres
Publié: (2025) -
Generalisation under gradient descent via deterministic PAC-Bayes
par: Clerico, Eugenio, et autres
Publié: (2022) -
Diffusion Models and the Manifold Hypothesis: Log-Domain Smoothing is Geometry Adaptive
par: Farghly, Tyler, et autres
Publié: (2025) -
Revisiting the Scaling Properties of Downstream Metrics in Large Language Model Training
par: Krajewski, Jakub, et autres
Publié: (2025)