Buchumschlag

Robust Uncertainty Estimation under Distribution Shift via Difference Reconstruction

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Xu, Xinran, Wang, Li Rong, Fan, Xiuyi
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

CUPID: A Plug-in Framework for Joint Aleatoric and Epistemic Uncertainty Estimation with a Single Model
von: Xu, Xinran, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Provably Robust Bayesian Counterfactual Explanations under Model Changes
von: Duell, Jamie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards Trustworthy Vital Sign Forecasting: Leveraging Uncertainty for Prediction Intervals
von: Wang, Li Rong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

QUCE: The Minimisation and Quantification of Path-Based Uncertainty for Generative Counterfactual Explanations
von: Duell, Jamie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Causal SHAP: Feature Attribution with Dependency Awareness through Causal Discovery
von: Ng, Woon Yee, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graphs Generalization under Distribution Shifts
von: Tian, Qin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Assessing the Robustness of Climate Foundation Models under No-Analog Distribution Shifts
von: Navarro, Maria Conchita Agana, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Position Paper: Integrating Explainability and Uncertainty Estimation in Medical AI
von: Fan, Xiuyi
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Individual Uncertainty under Out-Of-Distribution Shift with Expert-Routed Conformal Prediction
von: Badkul, Amitesh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Transformers Learn Robust In-Context Regression under Distributional Uncertainty
von: Cao, Hoang T. H., et al.
Veröffentlicht: (2026)

UniAlign: A Model-Agnostic Framework for Robust Network Traffic Classification under Distribution Shifts
von: Wang, Tongze, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Graph Fairness Learning under Distribution Shifts
von: Li, Yibo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Uncertainty Estimation using Variance-Gated Distributions
von: Gillis, H. Martin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bias as a Virtue: Rethinking Generalization under Distribution Shifts
von: Chen, Ruixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Causal-aware Graph Neural Architecture Search under Distribution Shifts
von: Li, Peiwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Spectral Invariant Learning for Dynamic Graphs under Distribution Shifts
von: Zhang, Zeyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Weak-to-Strong Generalization under Distribution Shifts
von: Jeon, Myeongho, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust Regularized Policy Iteration under Transition Uncertainty
von: Lin, Hongqiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Robust Calibration For Improved Weather Prediction Under Distributional Shift
von: Gilda, Sankalp, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Robust Representations for Malicious Content Detection via Contrastive Sampling and Uncertainty Estimation
von: Hossain, Elias, et al.
Veröffentlicht: (2025)

"What is Different Between These Datasets?" A Framework for Explaining Data Distribution Shifts
von: Babbar, Varun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AdapTable: Test-Time Adaptation for Tabular Data via Shift-Aware Uncertainty Calibrator and Label Distribution Handler
von: Kim, Changhun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DR-SAC: Distributionally Robust Soft Actor-Critic for Reinforcement Learning under Uncertainty
von: Cui, Mingxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Uncertainty-based Offline Variational Bayesian Reinforcement Learning for Robustness under Diverse Data Corruptions
von: Yang, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Divergence Fields for Shift-Robust Graph Representations
von: Wu, Qitian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Shift-Invariant Attribute Scoring for Kolmogorov-Arnold Networks via Shapley Value
von: Fan, Wangxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GeSS: Benchmarking Geometric Deep Learning under Scientific Applications with Distribution Shifts
von: Zou, Deyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Transfer Learning for Bayesian Optimization on Heterogeneous Search Spaces
von: Fan, Zhou, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Learning Stable Predictors from Weak Supervision under Distribution Shift
von: Shoeibi, Mehrdad, et al.
Veröffentlicht: (2026)

USE: Uncertainty Structure Estimation for Robust Semi-Supervised Learning
von: Chen, Tsao-Lun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards Robust Federated Multimodal Graph Learning under Modality Heterogeneity
von: Zhang, Sirui, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Memory-enhanced Invariant Prompt Learning for Urban Flow Prediction under Distribution Shifts
von: Jiang, Haiyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RuleFuser: An Evidential Bayes Approach for Rule Injection in Imitation Learned Planners and Predictors for Robustness under Distribution Shifts
von: Patrikar, Jay, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Robust LLM Alignment via Distributionally Robust Direct Preference Optimization
von: Xu, Zaiyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Uncertainty Quantification via Stable Distribution Propagation
von: Petersen, Felix, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Semantic Shift Estimation via Dual-Projection and Classifier Reconstruction for Exemplar-Free Class-Incremental Learning
von: He, Run, et al.
Veröffentlicht: (2025)

When Are Learning Biases Equivalent? A Unifying Framework for Fairness, Robustness, and Distribution Shift
von: Mehta, Sushant
Veröffentlicht: (2025)

Entropic Projection Alignment: Estimating, Explaining, and Improving Model Performance Under Distribution Shift
von: Amoukou, Salim I., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Addressing Label Shift in Distributed Learning via Entropy Regularization
von: Wu, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Shifting Uncertainty to Critical Moments: Towards Reliable Uncertainty Quantification for VLA Model
von: Tang, Yanchuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)