Buchumschlag

A Fine-Grained Understanding of Uniform Convergence for Halfspaces

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Kontorovich, Aryeh, Larsen, Kasper Green
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence Statistics Theory
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Tight Generalization Bounds for Large-Margin Halfspaces
von: Larsen, Kasper Green, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Distribution Estimation under the Infinity Norm
von: Kontorovich, Aryeh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sharp bounds on aggregate expert error
von: Kontorovich, Aryeh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Agnostic Learning with Average Smoothness
von: Hanneke, Steve, et al.
Veröffentlicht: (2023)

The Empirical Mean is Minimax Optimal for Local Glivenko-Cantelli
von: Cohen, Doron, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Agnostic Sample Compression Schemes for Regression
von: Attias, Idan, et al.
Veröffentlicht: (2018)

Tight Margin-Based Generalization Bounds for Voting Classifiers over Finite Hypothesis Sets
von: Larsen, Kasper Green, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Improved Distribution Estimation in $\ell_\infty$
von: Cohen, Doron, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Convergence of Shallow ReLU Networks on Weakly Interacting Data
von: Dana, Léo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Finite-Particle Convergence Rates for Conservative and Non-Conservative Drifting Models
von: Balasubramanian, Krishnakumar
Veröffentlicht: (2026)

O(d/T) Convergence Theory for Diffusion Probabilistic Models under Minimal Assumptions
von: Li, Gen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Exponential Convergence for Offline RLHF with Pairwise Comparisons
von: Chen, Zhirui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improved Margin Generalization Bounds for Voting Classifiers
von: Høgsgaard, Mikael Møller, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Understanding In-Context Learning on Structured Manifolds: Bridging Attention to Kernel Methods
von: Shen, Zhaiming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Is Behavior Cloning All You Need? Understanding Horizon in Imitation Learning
von: Foster, Dylan J., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Majority-of-Three: The Simplest Optimal Learner?
von: Aden-Ali, Ishaq, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Revisiting Agnostic PAC Learning
von: Hanneke, Steve, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Training Dynamics of Multi-Head Softmax Attention for In-Context Learning: Emergence, Convergence, and Optimality
von: Chen, Siyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Derandomizing Multi-Distribution Learning
von: Larsen, Kasper Green, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improved Hardness Results for Learning Intersections of Halfspaces
von: Tiegel, Stefan
Veröffentlicht: (2024)

Reject, Resample, Repeat: Understanding Parallel Reasoning in Language Model Inference
von: Golowich, Noah, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Statistical inference with belief functions: A survey
von: Cuzzolin, Fabio
Veröffentlicht: (2026)

A Quantitative Characterization of Forgetting in Post-Training
von: Balasubramanian, Krishnakumar, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Diffusion Analysis of Policy Gradient for Stochastic Bandits
von: Lattimore, Tor
Veröffentlicht: (2026)

The Geometry of Benchmarks: A New Path Toward AGI
von: Chojecki, Przemyslaw
Veröffentlicht: (2025)

Deep Ensembles for Epistemic Uncertainty: A Frequentist Perspective
von: Jain, Anchit, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Computational Theory for Efficient Mini Agent Evaluation with Causal Guarantees
von: Yan, Hedong
Veröffentlicht: (2025)

Low-Dimensional Adaptation of Rectified Flow: A Diffusion and Stochastic Localization Perspective
von: Roy, Saptarshi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Theory of the Mechanics of Information: Generalization Through Measurement of Uncertainty (Learning is Measuring)
von: Hazard, Christopher J., et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Statistical Analysis of Deep Federated Learning for Intrinsically Low-dimensional Data
von: Chakraborty, Saptarshi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enjoying Non-linearity in Multinomial Logistic Bandits: A Minimax-Optimal Algorithm
von: Boudart, Pierre, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A note on the impossibility of conditional PAC-efficient reasoning in large language models
von: Zeng, Hao
Veröffentlicht: (2025)

Analyzing Shapley Additive Explanations to Understand Anomaly Detection Algorithm Behaviors and Their Complementarity
von: Levy, Jordan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A comparative study of conformal prediction methods for valid uncertainty quantification in machine learning
von: Dewolf, Nicolas
Veröffentlicht: (2024)

A Unified Pair-GRPO Family: From Implicit to Explicit Preference Constraints for Stable and General RL Alignment
von: Yu, Hao
Veröffentlicht: (2026)

Online Learning of Halfspaces with Massart Noise
von: Diakonikolas, Ilias, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Path Regularization: A Near-Complete and Optimal Nonasymptotic Generalization Theory for Multilayer Neural Networks and Double Descent Phenomenon
von: Yu, Hao
Veröffentlicht: (2025)

Optimal rates for density and mode estimation with expand-and-sparsify representations
von: Sinha, Kaushik, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Identifiability of Potentially Degenerate Gaussian Mixture Models With Piecewise Affine Mixing
von: Xu, Danru, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generalization Properties of Score-matching Diffusion Models for Intrinsically Low-dimensional Data
von: Chakraborty, Saptarshi, et al.
Veröffentlicht: (2026)