Latent space analysis and generalization to out-of-distribution data
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Rainey, Katie, Hausmann, Erin, Waagen, Donald, Gray, David, Hulsey, Donald |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Latent-space metrics for Complex-Valued VAE out-of-distribution detection under radar clutter
di: Rouzoumka, Y. A., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rouzoumka, Y. A., et al.
Pubblicazione: (2025)
Out-of-Distribution Learning with Human Feedback
di: Bai, Haoyue, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bai, Haoyue, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep Latent Force Models: ODE-based Process Convolutions for Bayesian Deep Learning
di: Baldwin-McDonald, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Baldwin-McDonald, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2023)
Improving out-of-distribution generalization in graphs via hierarchical semantic environments
di: Piao, Yinhua, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Piao, Yinhua, et al.
Pubblicazione: (2024)
When can in-context learning generalize out of task distribution?
di: Goddard, Chase, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Goddard, Chase, et al.
Pubblicazione: (2025)
Unlearning in- vs. out-of-distribution data in LLMs under gradient-based method
di: Baluta, Teodora, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Baluta, Teodora, et al.
Pubblicazione: (2024)
Contrast transfer functions help quantify neural network out-of-distribution generalization in HRTEM
di: DaCosta, Luis Rangel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: DaCosta, Luis Rangel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Accuracy on the wrong line: On the pitfalls of noisy data for out-of-distribution generalisation
di: Sanyal, Amartya, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sanyal, Amartya, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generalization is not a universal guarantee: Estimating similarity to training data with an ensemble out-of-distribution metric
di: Schreyer, W. Max, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Schreyer, W. Max, et al.
Pubblicazione: (2025)
Sharp analysis of out-of-distribution error for "importance-weighted" estimators in the overparameterized regime
di: Lai, Kuo-Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lai, Kuo-Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
An efficient, accurate, and interpretable machine learning method for computing probability of failure
di: Zhu, Jacob, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhu, Jacob, et al.
Pubblicazione: (2026)
Latent class analysis for multi-layer categorical data
di: Qing, Huan
Pubblicazione: (2024)
di: Qing, Huan
Pubblicazione: (2024)
Multi-domain improves out-of-distribution and data-limited scenarios for medical image analysis
di: Ozkan, Ece, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ozkan, Ece, et al.
Pubblicazione: (2023)
Hidden Heroes and Gradient Bloats: Layer-Wise Redundancy Inverts Attribution in Transformers
di: Ye, Donald
Pubblicazione: (2026)
di: Ye, Donald
Pubblicazione: (2026)
Tunable correlation retention: A statistical method for generating synthetic data
di: Jävergård, Nicklas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jävergård, Nicklas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fairness-enhancing mixed effects deep learning improves fairness on in- and out-of-distribution clustered (non-iid) data
di: Nguyen, Son, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Nguyen, Son, et al.
Pubblicazione: (2023)
Towards a theory of out-of-distribution learning
di: Dey, Jayanta, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Dey, Jayanta, et al.
Pubblicazione: (2021)
Model Interpretation and Explainability: Towards Creating Transparency in Prediction Models
di: Kridel, Donald, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kridel, Donald, et al.
Pubblicazione: (2024)
Loop Polarity Analysis to Avoid Underspecification in Deep Learning
di: Martin, Jr., Donald, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Martin, Jr., Donald, et al.
Pubblicazione: (2023)
Centre manifold theorem for maps along manifolds of fixed points
di: MacDonald, Lachlan Ewen
Pubblicazione: (2026)
di: MacDonald, Lachlan Ewen
Pubblicazione: (2026)
Glance for Context: Learning When to Leverage LLMs for Node-Aware GNN-LLM Fusion
di: Loveland, Donald, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Loveland, Donald, et al.
Pubblicazione: (2025)
Boosted generalized normal distributions: Integrating machine learning with operations knowledge
di: Gurlek, Ragip, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gurlek, Ragip, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fitting Sparse Markov Models to Categorical Time Series Using Convex Clustering
di: Majumder, Tuhin, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Majumder, Tuhin, et al.
Pubblicazione: (2022)
Graph neural networks extrapolate out-of-distribution for shortest paths
di: Nerem, Robert R., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nerem, Robert R., et al.
Pubblicazione: (2025)
A Linear Approach to Data Poisoning
di: Flynn, Donald, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Flynn, Donald, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reduced Order Modeling of Energetic Materials Using Physics-Aware Recurrent Convolutional Neural Networks in a Latent Space (LatentPARC)
di: Gray, Zoë J., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gray, Zoë J., et al.
Pubblicazione: (2025)
Bounded Exploration with World Model Uncertainty in Soft Actor-Critic Reinforcement Learning Algorithm
di: Qiao, Ting, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Qiao, Ting, et al.
Pubblicazione: (2024)
Transformers Can Learn Rules They've Never Seen: Proof of Computation Beyond Interpolation
di: Gray, Andy
Pubblicazione: (2026)
di: Gray, Andy
Pubblicazione: (2026)
Log-Concave Coupling for Sampling Neural Net Posteriors
di: McDonald, Curtis, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: McDonald, Curtis, et al.
Pubblicazione: (2024)
Robot Arm Control via Cognitive Map Learners
di: McDonald, Nathan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: McDonald, Nathan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Understanding normalization in contrastive representation learning and out-of-distribution detection
di: Le-Gia, Tai, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Le-Gia, Tai, et al.
Pubblicazione: (2023)
JSQA: Speech Quality Assessment with Perceptually-Inspired Contrastive Pretraining Based on JND Audio Pairs
di: Fan, Junyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fan, Junyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Unveiling the Impact of Local Homophily on GNN Fairness: In-Depth Analysis and New Benchmarks
di: Loveland, Donald, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Loveland, Donald, et al.
Pubblicazione: (2024)
VAE Explainer: Supplement Learning Variational Autoencoders with Interactive Visualization
di: Bertucci, Donald, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bertucci, Donald, et al.
Pubblicazione: (2024)
Latent label distribution grid representation for modeling uncertainty
di: Sun, ShuNing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, ShuNing, et al.
Pubblicazione: (2025)
Factorization Regret mediates compositional generalization in latent space
di: Schwarcz, John
Pubblicazione: (2026)
di: Schwarcz, John
Pubblicazione: (2026)
Out-of-distribution generalization of deep-learning surrogates for 2D PDE-generated dynamics in the small-data regime
di: Nguyen, Binh Duong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Nguyen, Binh Duong, et al.
Pubblicazione: (2026)
Neural Coherence : Find higher performance to out-of-distribution tasks from few samples
di: Guiroy, Simon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guiroy, Simon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Structure-based out-of-distribution (OOD) materials property prediction: a benchmark study
di: Omee, Sadman Sadeed, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Omee, Sadman Sadeed, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning High-Degree Parities: The Crucial Role of the Initialization
di: Abbe, Emmanuel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Abbe, Emmanuel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Latent-space metrics for Complex-Valued VAE out-of-distribution detection under radar clutter
di: Rouzoumka, Y. A., et al.
Pubblicazione: (2025) -
Out-of-Distribution Learning with Human Feedback
di: Bai, Haoyue, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Deep Latent Force Models: ODE-based Process Convolutions for Bayesian Deep Learning
di: Baldwin-McDonald, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Improving out-of-distribution generalization in graphs via hierarchical semantic environments
di: Piao, Yinhua, et al.
Pubblicazione: (2024) -
When can in-context learning generalize out of task distribution?
di: Goddard, Chase, et al.
Pubblicazione: (2025)