The Price of Robustness: Stable Classifiers Need Overparameterization
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | von Berg, Jonas, Fono, Adalbert, Datres, Massimiliano, Maskey, Sohir, Kutyniok, Gitta |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Computability of Classification and Deep Learning: From Theoretical Limits to Practical Feasibility through Quantization
von: Boche, Holger, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Boche, Holger, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Bounds on the Generalization Error in Active Learning
von: Menden, Vincent, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Menden, Vincent, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Swap Agnostic Learning, or Characterizing Omniprediction via Multicalibration
von: Gopalan, Parikshit, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Gopalan, Parikshit, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Reduced Jeffries-Matusita distance: A Novel Loss Function to Improve Generalization Performance of Deep Classification Models
von: Lashkari, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lashkari, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Asymptotic Optimism of Random-Design Linear and Kernel Regression Models
von: Luo, Hengrui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Luo, Hengrui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adaptive learning of density ratios in RKHS
von: Zellinger, Werner, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zellinger, Werner, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Grouped Sequential Optimization Strategy -- the Application of Hyperparameter Importance Assessment in Deep Learning
von: Wang, Ruinan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Ruinan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Teaching and Learning under Deductive Errors
von: Telle, Jan Arne, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Telle, Jan Arne, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Learning Neural Network Classifiers with Low Model Complexity
von: Jayadeva, et al.
Veröffentlicht: (2017)
von: Jayadeva, et al.
Veröffentlicht: (2017)
Spectral Algorithms under Covariate Shift
von: Fan, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fan, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Truncated Kernel Stochastic Gradient Descent with General Losses and Spherical Radial Basis Functions
von: Bai, Jinhui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bai, Jinhui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning Decentralized Swarms Using Rotation Equivariant Graph Neural Networks
von: Transue, Taos, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Transue, Taos, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Realizable Learning is All You Need
von: Hopkins, Max, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Hopkins, Max, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Towards regularized learning from functional data with covariate shift
von: Holzleitner, Markus, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Holzleitner, Markus, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A packing lemma for VCN${}_k$-dimension and learning high-dimensional data
von: Coregliano, Leonardo N., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Coregliano, Leonardo N., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Boosting Test Performance with Importance Sampling--a Subpopulation Perspective
von: Shen, Hongyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shen, Hongyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Conformal e-prediction
von: Vovk, Vladimir
Veröffentlicht: (2020)
von: Vovk, Vladimir
Veröffentlicht: (2020)
Neural Network Approximation: A View from Polytope Decomposition
von: Li, ZeYu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, ZeYu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Two-Time-Scale Learning Dynamics: A Population View of Neural Network Training
von: Borghi, Giacomo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Borghi, Giacomo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Autoencoded UMAP-Enhanced Clustering for Unsupervised Learning
von: Chavooshi, Malihehsadat, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chavooshi, Malihehsadat, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Current and Future Perspectives of Zinc Oxide Nanoparticles in the Treatment of Diabetes Mellitus
von: Yousaf, Iqra
Veröffentlicht: (2024)
von: Yousaf, Iqra
Veröffentlicht: (2024)
Sparse Knowledge Distillation: A Mathematical Framework for Probability-Domain Temperature Scaling and Multi-Stage Compression
von: Flouro, Aaron R., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Flouro, Aaron R., et al.
Veröffentlicht: (2026)
Truncated Kernel Stochastic Gradient Descent on Spheres
von: Bai, Jinhui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bai, Jinhui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Inductive randomness predictors: beyond conformal
von: Vovk, Vladimir
Veröffentlicht: (2025)
von: Vovk, Vladimir
Veröffentlicht: (2025)
The Role of Randomness in Stability
von: Hopkins, Max, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hopkins, Max, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Do PAC-Learners Learn the Marginal Distribution?
von: Hopkins, Max, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Hopkins, Max, et al.
Veröffentlicht: (2023)
On Reductions and Representations of Learning Problems in Euclidean Spaces
von: Chornomaz, Bogdan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chornomaz, Bogdan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Parity Requires Unified Input Dependence and Negative Eigenvalues in SSMs
von: Khavari, Behnoush, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Khavari, Behnoush, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Function-Space Stability Boundary for Generalization in Interpolating Learning Systems
von: Katende, Ronald
Veröffentlicht: (2026)
von: Katende, Ronald
Veröffentlicht: (2026)
Tighter Learning Guarantees on Digital Computers via Concentration of Measure on Finite Spaces
von: Kratsios, Anastasis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kratsios, Anastasis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Superior Scoring Rules for Probabilistic Evaluation of Single-Label Multi-Class Classification Tasks
von: Ahmadian, Rouhollah, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ahmadian, Rouhollah, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Greedy feature selection: Classifier-dependent feature selection via greedy methods
von: Camattari, Fabiana, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Camattari, Fabiana, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Random feature-based double Vovk-Azoury-Warmuth algorithm for online multi-kernel learning
von: Rokhlin, Dmitry B., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rokhlin, Dmitry B., et al.
Veröffentlicht: (2025)
A hierarchical Vovk-Azoury-Warmuth forecaster with discounting for online regression in RKHS
von: Rokhlin, Dmitry B.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rokhlin, Dmitry B.
Veröffentlicht: (2025)
Conformal e-prediction in the presence of confounding
von: Vovk, Vladimir, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Vovk, Vladimir, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Different Statistical Perspectives for Understanding Generalisation in Graph Neural Networks
von: Ayday, Nil, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ayday, Nil, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Universality of conformal prediction under the assumption of randomness
von: Vovk, Vladimir
Veröffentlicht: (2025)
von: Vovk, Vladimir
Veröffentlicht: (2025)
Recent Advances in Named Entity Recognition: A Comprehensive Survey and Comparative Study
von: Keraghel, Imed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Keraghel, Imed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Randomness, exchangeability, and conformal prediction
von: Vovk, Vladimir
Veröffentlicht: (2025)
von: Vovk, Vladimir
Veröffentlicht: (2025)
High-arity Sample Compression
von: Coregliano, Leonardo N., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Coregliano, Leonardo N., et al.
Veröffentlicht: (2026)
Ähnliche Einträge
-
Computability of Classification and Deep Learning: From Theoretical Limits to Practical Feasibility through Quantization
von: Boche, Holger, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Bounds on the Generalization Error in Active Learning
von: Menden, Vincent, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Swap Agnostic Learning, or Characterizing Omniprediction via Multicalibration
von: Gopalan, Parikshit, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Reduced Jeffries-Matusita distance: A Novel Loss Function to Improve Generalization Performance of Deep Classification Models
von: Lashkari, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Asymptotic Optimism of Random-Design Linear and Kernel Regression Models
von: Luo, Hengrui, et al.
Veröffentlicht: (2025)