Understanding Robust Machine Learning for Nonparametric Regression with Heavy-Tailed Noise
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Feng, Yunlong, Wu, Qiang |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Adversarial Robustness of Nonparametric Regression
von: Moradi, Parsa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Moradi, Parsa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Sparse Linear Regression when Noises and Covariates are Heavy-Tailed and Contaminated by Outliers
von: Sasai, Takeyuki, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sasai, Takeyuki, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stochastic Bilevel Optimization with Heavy-Tailed Noise
von: Liu, Zhuanghua, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Zhuanghua, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Robust Federated Learning Over the Air: Combating Heavy-Tailed Noise with Median Anchored Clipping
von: Li, Jiaxing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Jiaxing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient Distributed Optimization under Heavy-Tailed Noise
von: Lee, Su Hyeong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lee, Su Hyeong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Stability and Generalization of Nonconvex Optimization with Heavy-Tailed Noise
von: Chen, Hongxu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Hongxu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Can SGD Handle Heavy-Tailed Noise?
von: Fatkhullin, Ilyas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fatkhullin, Ilyas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Robust and Computationally Efficient Linear Contextual Bandits under Adversarial Corruption and Heavy-Tailed Noise
von: Tani, Naoto, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Tani, Naoto, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Optimal Asynchronous Stochastic Nonconvex Optimization under Heavy-Tailed Noise
von: Wu, Yidong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wu, Yidong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Federated Stochastic Minimax Optimization under Heavy-Tailed Noises
von: Zhang, Xinwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Xinwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Heavy-Tailed Linear Bandits: Huber Regression with One-Pass Update
von: Wang, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Stochastic Weakly Convex Optimization Under Heavy-Tailed Noises
von: Zhu, Tianxi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhu, Tianxi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Model-Robust and Adaptive-Optimal Transfer Learning for Tackling Concept Shifts in Nonparametric Regression
von: Lin, Haotian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lin, Haotian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Near-Optimal Decentralized Stochastic Nonconvex Optimization with Heavy-Tailed Noise
von: Wang, Menglian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Menglian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
In-Expectation Convergence of Stochastic Gradient Methods under Heavy-Tailed Noise
von: Liu, Zijian
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Zijian
Veröffentlicht: (2026)
Tail Annealing for Heavy-Tailed Flow Matching
von: Pachebat, Jean
Veröffentlicht: (2026)
von: Pachebat, Jean
Veröffentlicht: (2026)
Sign-Based Optimizers Are Effective Under Heavy-Tailed Noise
von: Yu, Dingzhi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yu, Dingzhi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Robust Offline Reinforcement learning with Heavy-Tailed Rewards
von: Zhu, Jin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhu, Jin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Boosting-Enabled Robust System Identification of Partially Observed LTI Systems Under Heavy-Tailed Noise
von: Kanakeri, Vinay, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kanakeri, Vinay, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Concentration of General Stochastic Approximation Under Heavy-Tailed Markovian Noise
von: Agrawal, Shubhada, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Agrawal, Shubhada, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Scale-Invariant Neural Network Optimization: Norm Geometry and Heavy-Tailed Noise
von: Zhang, Jiayu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Jiayu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Muon with Nesterov Momentum: Heavy-Tailed Noise and (Randomized) Inexact Polar Decomposition
von: Choudhury, Sayantan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Choudhury, Sayantan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Nonparametric Learning and Earning with One-Point Feedback under Nonstationarity
von: Yang, Xiangyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yang, Xiangyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Wasserstein Distributionally Robust Nonparametric Regression
von: Liu, Changyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Changyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Debiased Nonparametric Regression for Statistical Inference and Distributionally Robustness
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2024)
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2024)
Heavy-Tailed Diffusion Models
von: Pandey, Kushagra, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pandey, Kushagra, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Asynchronous Heavy-Tailed Optimization
von: Sun, Junfei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sun, Junfei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Algorithmic Stability of Stochastic Gradient Descent with Momentum under Heavy-Tailed Noise
von: Dang, Thanh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dang, Thanh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
High Probability Complexity Bounds for Non-Smooth Stochastic Optimization with Heavy-Tailed Noise
von: Gorbunov, Eduard, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Gorbunov, Eduard, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Clipping Improves Adam-Norm and AdaGrad-Norm when the Noise Is Heavy-Tailed
von: Chezhegov, Savelii, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chezhegov, Savelii, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Breaking the Heavy-Tailed Noise Barrier in Stochastic Optimization Problems
von: Puchkin, Nikita, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Puchkin, Nikita, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Time-Varying Graph Learning for Data with Heavy-Tailed Distribution
von: Javaheri, Amirhossein, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Javaheri, Amirhossein, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Demographic Parity Tails for Regression
von: Le, Naht Sinh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Le, Naht Sinh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Models of Heavy-Tailed Mechanistic Universality
von: Hodgkinson, Liam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hodgkinson, Liam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Heavy-Tailed Principal Component Analysis
von: Sayde, Mario, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sayde, Mario, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Robust Length Prediction: A Perspective from Heavy-Tailed Prompt-Conditioned Distributions
von: Wang, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Robust Time Series Forecasting with Non-Heavy-Tailed Gaussian Loss-Weighted Sampler
von: You, Jiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: You, Jiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Clip Body and Tail Separately: High Probability Guarantees for DPSGD with Heavy Tails
von: Sha, Haichao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sha, Haichao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Sharp High-Probability Rates for Nonlinear SGD under Heavy-Tailed Noise via Symmetrization
von: Armacki, Aleksandar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Armacki, Aleksandar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Second-order Optimization under Heavy-Tailed Noise: Hessian Clipping and Sample Complexity Limits
von: Sadiev, Abdurakhmon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sadiev, Abdurakhmon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Adversarial Robustness of Nonparametric Regression
von: Moradi, Parsa, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Sparse Linear Regression when Noises and Covariates are Heavy-Tailed and Contaminated by Outliers
von: Sasai, Takeyuki, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Stochastic Bilevel Optimization with Heavy-Tailed Noise
von: Liu, Zhuanghua, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Robust Federated Learning Over the Air: Combating Heavy-Tailed Noise with Median Anchored Clipping
von: Li, Jiaxing, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Efficient Distributed Optimization under Heavy-Tailed Noise
von: Lee, Su Hyeong, et al.
Veröffentlicht: (2025)