Detecting is Easy, Adapting is Hard: Local Expert Growth for Visual Model-Based Reinforcement Learning under Distribution Shift
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | Zhao, Haiyang |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Adapting to Distribution Shift by Visual Domain Prompt Generation
von: Chi, Zhixiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chi, Zhixiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Curriculum Reinforcement Learning from Easy to Hard Tasks Improves LLM Reasoning
von: Parashar, Shubham, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Parashar, Shubham, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning Compositional Functions with Transformers from Easy-to-Hard Data
von: Wang, Zixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Zixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multi-Agent Imitation Learning: Value is Easy, Regret is Hard
von: Tang, Jingwu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tang, Jingwu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adapt, But Don't Forget: Fine-Tuning and Contrastive Routing for Lane Detection under Distribution Shift
von: Khan, Mohammed Abdul Hafeez, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Khan, Mohammed Abdul Hafeez, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adapting Prediction Sets to Distribution Shifts Without Labels
von: Kasa, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kasa, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adapting to Online Distribution Shifts in Deep Learning: A Black-Box Approach
von: Baby, Dheeraj, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Baby, Dheeraj, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AdaptNC: Adaptive Nonconformity Scores for Conformal Prediction under Distribution Shift
von: Tumu, Renukanandan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Tumu, Renukanandan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Calibration of Time-Series Forecasting: Detecting and Adapting Context-Driven Distribution Shift
von: Chen, Mouxiang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chen, Mouxiang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Memory-enhanced Invariant Prompt Learning for Urban Flow Prediction under Distribution Shifts
von: Jiang, Haiyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jiang, Haiyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
EasyRL4Rec: An Easy-to-use Library for Reinforcement Learning Based Recommender Systems
von: Yu, Yuanqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yu, Yuanqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Online Continual Learning for Anomaly Detection in IoT under Data Distribution Shifts
von: Marinova, Matea, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Marinova, Matea, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Adapting Large Multimodal Models to Distribution Shifts: The Role of In-Context Learning
von: Zhou, Guanglin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhou, Guanglin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Trustworthy Machine Learning under Distribution Shifts
von: Huang, Zhuo
Veröffentlicht: (2025)
von: Huang, Zhuo
Veröffentlicht: (2025)
Deep Reinforcement Learning for Robotic Manipulation under Distribution Shift with Bounded Extremum Seeking
von: Saxena, Shaifalee, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Saxena, Shaifalee, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Adaptive Estimation and Learning under Temporal Distribution Shift
von: Baby, Dheeraj, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Baby, Dheeraj, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Certifiably Robust Model Evaluation in Federated Learning under Meta-Distributional Shifts
von: Najafi, Amir, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Najafi, Amir, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Individual Uncertainty under Out-Of-Distribution Shift with Expert-Routed Conformal Prediction
von: Badkul, Amitesh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Badkul, Amitesh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Graphs Generalization under Distribution Shifts
von: Tian, Qin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tian, Qin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Addressing Concept Shift in Online Time Series Forecasting: Detect-then-Adapt
von: Zhang, YiFan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, YiFan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Risk-Sensitive Soft Actor-Critic for Robust Deep Reinforcement Learning under Distribution Shifts
von: Enders, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Enders, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2024)
GDDA: Semantic OOD Detection on Graphs under Covariate Shift via Score-Based Diffusion Models
von: He, Zhixia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: He, Zhixia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Federated Learning with Profile Mapping under Distribution Shifts and Drifts
von: Li, Mohan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Mohan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Language Models Do Hard Arithmetic Tasks Easily and Hardly Do Easy Arithmetic Tasks
von: Gambardella, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gambardella, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LoRD: Adapting Differentiable Driving Policies to Distribution Shifts
von: Diehl, Christopher, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Diehl, Christopher, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ShiftKD: Benchmarking Knowledge Distillation under Distribution Shift
von: Zhang, Songming, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Songming, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Learning Pattern-Specific Experts for Time Series Forecasting Under Patch-level Distribution Shift
von: Sun, Yanru, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Yanru, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Dynamic Mixture of Experts Against Severe Distribution Shifts
von: Kim, Donghu
Veröffentlicht: (2025)
von: Kim, Donghu
Veröffentlicht: (2025)
A Task-Centric Theory for Iterative Self-Improvement with Easy-to-Hard Curricula
von: Liu, Chenruo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Chenruo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Robust Machine Learning for Regulatory Sequence Modeling under Biological and Technical Distribution Shifts
von: Yang, Yiyao
Veröffentlicht: (2026)
von: Yang, Yiyao
Veröffentlicht: (2026)
Easy to Learn, Yet Hard to Forget: Towards Robust Unlearning Under Bias
von: Kwon, JuneHyoung, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kwon, JuneHyoung, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Adapting to Continuous Covariate Shift via Online Density Ratio Estimation
von: Zhang, Yu-Jie, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Yu-Jie, et al.
Veröffentlicht: (2023)
The Unreasonable Effectiveness of Easy Training Data for Hard Tasks
von: Hase, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hase, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MetaLint: Easy-to-Hard Generalization for Code Linting
von: Naik, Atharva, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Naik, Atharva, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Optimal Classification under Performative Distribution Shift
von: Cyffers, Edwige, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cyffers, Edwige, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ODD: Overlap-aware Estimation of Model Performance under Distribution Shift
von: Mishra, Aayush, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mishra, Aayush, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Extrapolability Improvement of Machine Learning-Based Evapotranspiration Models via Domain-Adversarial Neural Networks
von: Shi, Haiyang
Veröffentlicht: (2024)
von: Shi, Haiyang
Veröffentlicht: (2024)
Forecasting the Past: Gradient-Based Distribution Shift Detection in Trajectory Prediction
von: De Vita, Michele, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: De Vita, Michele, et al.
Veröffentlicht: (2026)
GCAL: Adapting Graph Models to Evolving Domain Shifts
von: Qiao, Ziyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Qiao, Ziyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adapting to Shifting Correlations with Unlabeled Data Calibration
von: Nguyen, Minh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nguyen, Minh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Adapting to Distribution Shift by Visual Domain Prompt Generation
von: Chi, Zhixiang, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Curriculum Reinforcement Learning from Easy to Hard Tasks Improves LLM Reasoning
von: Parashar, Shubham, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Learning Compositional Functions with Transformers from Easy-to-Hard Data
von: Wang, Zixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Multi-Agent Imitation Learning: Value is Easy, Regret is Hard
von: Tang, Jingwu, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Adapt, But Don't Forget: Fine-Tuning and Contrastive Routing for Lane Detection under Distribution Shift
von: Khan, Mohammed Abdul Hafeez, et al.
Veröffentlicht: (2025)