The Hessian of tall-skinny networks is easy to invert
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autore principale: | Rahimi, Ali |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Implementation of QR factorization of tall and very skinny matrices on current GPUs
di: Thies, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Thies, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2026)
QR factorization of ill-conditioned tall-and-skinny matrices on distributed-memory systems
di: Mijić, Nenad, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mijić, Nenad, et al.
Pubblicazione: (2024)
The sampling complexity of learning invertible residual neural networks
di: Li, Yuanyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Yuanyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
BayesFlow: Learning complex stochastic models with invertible neural networks
di: Radev, Stefan T., et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Radev, Stefan T., et al.
Pubblicazione: (2020)
Diffusion posterior sampling for simulation-based inference in tall data settings
di: Linhart, Julia, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Linhart, Julia, et al.
Pubblicazione: (2024)
The effects of Hessian eigenvalue spectral density type on the applicability of Hessian analysis to generalization capability assessment of neural networks
di: Gabdullin, Nikita
Pubblicazione: (2025)
di: Gabdullin, Nikita
Pubblicazione: (2025)
HessFormer: Hessians at Foundation Scale
di: Granziol, Diego
Pubblicazione: (2025)
di: Granziol, Diego
Pubblicazione: (2025)
GP-FL: Model-Based Hessian Estimation for Second-Order Over-the-Air Federated Learning
di: Hamidi, Shayan Mohajer, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hamidi, Shayan Mohajer, et al.
Pubblicazione: (2024)
AdS/Deep-Learning made easy II: neural network-based approaches to holography and inverse problems
di: Jeong, Hyun-Sik, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jeong, Hyun-Sik, et al.
Pubblicazione: (2025)
Hessian QM9: A quantum chemistry database of molecular Hessians in implicit solvents
di: Williams, Nicholas J., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Williams, Nicholas J., et al.
Pubblicazione: (2024)
Detecting music deepfakes is easy but actually hard
di: Afchar, Darius, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Afchar, Darius, et al.
Pubblicazione: (2024)
Artificial intelligence for science: The easy and hard problems
di: Battleday, Ruairidh M., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Battleday, Ruairidh M., et al.
Pubblicazione: (2024)
Investigating generalization capabilities of neural networks by means of loss landscapes and Hessian analysis
di: Gabdullin, Nikita
Pubblicazione: (2024)
di: Gabdullin, Nikita
Pubblicazione: (2024)
Scikit-fingerprints: easy and efficient computation of molecular fingerprints in Python
di: Adamczyk, Jakub, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Adamczyk, Jakub, et al.
Pubblicazione: (2024)
Depth, Not Data: An Analysis of Hessian Spectral Bifurcation
di: Deng, Shenyang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Deng, Shenyang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Hessian Spectral Analysis at Foundation Model Scale
di: Granziol, Diego, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Granziol, Diego, et al.
Pubblicazione: (2026)
Spatio-seasonal risk assessment of upward lightning at tall objects using meteorological reanalysis data
di: Stucke, Isabell, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Stucke, Isabell, et al.
Pubblicazione: (2024)
Hessian-Informed Flow Matching
di: Sprague, Christopher Iliffe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sprague, Christopher Iliffe, et al.
Pubblicazione: (2024)
Semi-supervised learning with max-margin graph cuts
di: Kveton, Branislav, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kveton, Branislav, et al.
Pubblicazione: (2026)
Active partitioning: inverting the paradigm of active learning
di: Tacke, Marius, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tacke, Marius, et al.
Pubblicazione: (2024)
Neglected Hessian component explains mysteries in Sharpness regularization
di: Dauphin, Yann N., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dauphin, Yann N., et al.
Pubblicazione: (2024)
Revisit, Extend, and Enhance Hessian-Free Influence Functions
di: Yang, Ziao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Ziao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bayesian Influence Functions for Hessian-Free Data Attribution
di: Kreer, Philipp Alexander, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kreer, Philipp Alexander, et al.
Pubblicazione: (2025)
Hessian-Free Online Certified Unlearning
di: Qiao, Xinbao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Qiao, Xinbao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stochastic Hessian Fittings with Lie Groups
di: Li, Xi-Lin
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Xi-Lin
Pubblicazione: (2024)
Local Hessian Spectral Filtering for Robust Intrinsic Dimension Estimation
di: Osada, Genki
Pubblicazione: (2026)
di: Osada, Genki
Pubblicazione: (2026)
Partial Models for Building Adaptive Model-Based Reinforcement Learning Agents
di: Alver, Safa, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Alver, Safa, et al.
Pubblicazione: (2024)
The Expected Loss of Preconditioned Langevin Dynamics Reveals the Hessian Rank
di: Bar, Amitay, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bar, Amitay, et al.
Pubblicazione: (2024)
Moment Alignment: Unifying Gradient and Hessian Matching for Domain Generalization
di: Chen, Yuen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Yuen, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Hessian-informed hyperparameter optimization for differential learning rate
di: Xu, Shiyun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Shiyun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Revisiting inverse Hessian vector products for calculating influence functions
di: Klochkov, Yegor, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Klochkov, Yegor, et al.
Pubblicazione: (2024)
Preference learning made easy: Everything should be understood through win rate
di: Zhang, Lily H., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Lily H., et al.
Pubblicazione: (2025)
Hessian Surgery: Class-Targeted Post-Hoc Rebalancing via Hessian Spike Perturbation
di: Vigna, Hugo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Vigna, Hugo, et al.
Pubblicazione: (2026)
An invertible generative model for forward and inverse problems
di: van Leeuwen, Tristan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: van Leeuwen, Tristan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Weighted Stochastic Differential Equation to Implement Wasserstein-Fisher-Rao Gradient Flow
di: Rahimi, Herlock
Pubblicazione: (2025)
di: Rahimi, Herlock
Pubblicazione: (2025)
Community detection with the Bethe-Hessian
di: Stephan, Ludovic, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Stephan, Ludovic, et al.
Pubblicazione: (2024)
Gradient-Normalized Smoothness for Optimization with Approximate Hessians
di: Semenov, Andrei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Semenov, Andrei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Quantifying the Hessian Structure of Neural Networks
di: Dong, Zhaorui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dong, Zhaorui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Connecting Parameter Magnitudes and Hessian Eigenspaces at Scale using Sketched Methods
di: Fernandez, Andres, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fernandez, Andres, et al.
Pubblicazione: (2025)
Unraveling the Hessian: A Key to Smooth Convergence in Loss Function Landscapes
di: Kiselev, Nikita, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kiselev, Nikita, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Implementation of QR factorization of tall and very skinny matrices on current GPUs
di: Thies, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2026) -
QR factorization of ill-conditioned tall-and-skinny matrices on distributed-memory systems
di: Mijić, Nenad, et al.
Pubblicazione: (2024) -
The sampling complexity of learning invertible residual neural networks
di: Li, Yuanyuan, et al.
Pubblicazione: (2024) -
BayesFlow: Learning complex stochastic models with invertible neural networks
di: Radev, Stefan T., et al.
Pubblicazione: (2020) -
Diffusion posterior sampling for simulation-based inference in tall data settings
di: Linhart, Julia, et al.
Pubblicazione: (2024)