TILT: Target-induced loss tilting under covariate shift
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Yamamoto, Kakei, Wainwright, Martin J. |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Estimating Unbounded Density Ratios: Applications in Error Control under Covariate Shift
di: Xu, Shuntuo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Shuntuo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Wasserstein Distributionally Robust Nonparametric Regression
di: Liu, Changyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Changyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
From Conditional to Unconditional Independence: Testing Conditional Independence via Transport Maps
di: He, Chenxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: He, Chenxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Generalization Error of GAN from the Discriminator's Perspective
di: Yang, Hongkang, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Yang, Hongkang, et al.
Pubblicazione: (2021)
Provable Adversarial Robustness in In-Context Learning
di: Zhang, Di
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Di
Pubblicazione: (2026)
Optimal In-context Adaptivity and Distributional Robustness of Transformers
di: Ma, Tianyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ma, Tianyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient and Minimax Optimal In-context Nonparametric Regression with Transformers
di: Ching, Michelle, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ching, Michelle, et al.
Pubblicazione: (2026)
Generalized Factor Neural Network Model for High-dimensional Regression
di: Guo, Zichuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guo, Zichuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Convergence rates of non-stationary and deep Gaussian process regression
di: Osborne, Conor, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Osborne, Conor, et al.
Pubblicazione: (2023)
SAGA: A Sequence-Adaptive Generative Architecture for Multi-Horizon Probabilistic Forecasting with Adaptive Temporal Conformal Prediction
di: Lundström-Imanov, Gustav Olaf Yunus Laitinen-Fredriksson, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lundström-Imanov, Gustav Olaf Yunus Laitinen-Fredriksson, et al.
Pubblicazione: (2026)
Estimation and Uniform Inference in Sparse High-Dimensional Additive Models
di: Bach, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Bach, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2020)
The Cost of Adaptation under Differential Privacy: Optimal Adaptive Federated Density Estimation
di: Cai, T. Tony, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cai, T. Tony, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dirichlet kernel density estimation on the simplex with missing data
di: Daayeb, Hanen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Daayeb, Hanen, et al.
Pubblicazione: (2026)
Statistical exploration of the Manifold Hypothesis
di: Whiteley, Nick, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Whiteley, Nick, et al.
Pubblicazione: (2022)
Bayesian Neural Networks vs. Mixture Density Networks: Theoretical and Empirical Insights for Uncertainty-Aware Nonlinear Modeling
di: Ghosh, Riddhi Pratim, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ghosh, Riddhi Pratim, et al.
Pubblicazione: (2025)
Nonparametric estimation of a factorizable density using diffusion models
di: Kwon, Hyeok Kyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kwon, Hyeok Kyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Support-Conditioned Flow Matching Is Kernel Smoothing
di: Smola, Daniel Matsui
Pubblicazione: (2026)
di: Smola, Daniel Matsui
Pubblicazione: (2026)
Variance-Reduced Manifold Sampling via Polynomial-Maximization Density Estimation
di: Zabolotnii, Serhii
Pubblicazione: (2026)
di: Zabolotnii, Serhii
Pubblicazione: (2026)
CRPS-Optimal Binning for Univariate Conformal Regression
di: Toccaceli, Paolo
Pubblicazione: (2026)
di: Toccaceli, Paolo
Pubblicazione: (2026)
Optimal Federated Learning for Functional Mean Estimation under Heterogeneous Privacy Constraints
di: Cai, Tony, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cai, Tony, et al.
Pubblicazione: (2024)
Minimax And Adaptive Transfer Learning for Nonparametric Classification under Distributed Differential Privacy Constraints
di: Auddy, Arnab, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Auddy, Arnab, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the Convergence of the ELBO to Entropy Sums
di: Lücke, Jörg, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Lücke, Jörg, et al.
Pubblicazione: (2022)
Generative Models with ELBOs Converging to Entropy Sums
di: Warnken, Jan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Warnken, Jan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Transfer Learning through Enhanced Sufficient Representation: Enriching Source Domain Knowledge with Target Data
di: Ge, Yeheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ge, Yeheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Machine Collaboration
di: Liu, Qingfeng, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Liu, Qingfeng, et al.
Pubblicazione: (2021)
Estimating a Function and Its Derivatives Under a Smoothness Condition
di: Lim, Eunji
Pubblicazione: (2024)
di: Lim, Eunji
Pubblicazione: (2024)
Multi-Head Attention as Ensemble Nadaraya-Watson Estimation: Variance Reduction, Decorrelation, and Optimal Head Diversity
di: Fokoué, Ernest
Pubblicazione: (2026)
di: Fokoué, Ernest
Pubblicazione: (2026)
Ranking Perspective for Tree-based Methods with Applications to Symbolic Feature Selection
di: Luo, Hengrui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Luo, Hengrui, et al.
Pubblicazione: (2024)
A kernel-based framework for covariate significance tests in nonparametric regression
di: Diz-Castro, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Diz-Castro, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Model-free filtering in high dimensions via projection and score-based diffusions
di: Christensen, Sören, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Christensen, Sören, et al.
Pubblicazione: (2025)
New Risk Bounds for 2D Total Variation Denoising
di: Chatterjee, Sabyasachi, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Chatterjee, Sabyasachi, et al.
Pubblicazione: (2019)
Two approaches to multiple canonical correlation analysis for repeated measures data
di: Górecki, Tomasz, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Górecki, Tomasz, et al.
Pubblicazione: (2025)
Regularized least squares learning with heavy-tailed noise is minimax optimal
di: Mollenhauer, Mattes, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mollenhauer, Mattes, et al.
Pubblicazione: (2025)
Minimax properties of gamma kernel density estimators under $L^p$ loss and $β$-Hölder smoothness of the target
di: Ouimet, Frédéric
Pubblicazione: (2026)
di: Ouimet, Frédéric
Pubblicazione: (2026)
Transcendental Regularization of Finite Mixtures:Theoretical Guarantees and Practical Limitations
di: Fokoué, Ernest
Pubblicazione: (2026)
di: Fokoué, Ernest
Pubblicazione: (2026)
From interpretability to inference: an estimation framework for universal approximators
di: Joseph, Andreas
Pubblicazione: (2019)
di: Joseph, Andreas
Pubblicazione: (2019)
SHIFT: Robust Double Machine Learning for Average Dose-Response Functions under Heavy-Tailed Contamination
di: Uehara, Eichi
Pubblicazione: (2026)
di: Uehara, Eichi
Pubblicazione: (2026)
Asymptotic confidence bands for centered purely random forests
di: Neumeyer, Natalie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Neumeyer, Natalie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimal Federated Learning for Nonparametric Regression with Heterogeneous Distributed Differential Privacy Constraints
di: Cai, T. Tony, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cai, T. Tony, et al.
Pubblicazione: (2024)
Optimal Rate of Kernel Regression in Large Dimensions
di: Lu, Weihao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lu, Weihao, et al.
Pubblicazione: (2023)
Documenti analoghi
-
Estimating Unbounded Density Ratios: Applications in Error Control under Covariate Shift
di: Xu, Shuntuo, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Wasserstein Distributionally Robust Nonparametric Regression
di: Liu, Changyu, et al.
Pubblicazione: (2025) -
From Conditional to Unconditional Independence: Testing Conditional Independence via Transport Maps
di: He, Chenxuan, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Generalization Error of GAN from the Discriminator's Perspective
di: Yang, Hongkang, et al.
Pubblicazione: (2021) -
Provable Adversarial Robustness in In-Context Learning
di: Zhang, Di
Pubblicazione: (2026)