Provable Data Scaling Law for Meta Learning via Complexity Minimization
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Fukuchi, Kazuto, Hataya, Ryuichiro, Matsui, Kota |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Provable Target Sample Complexity Improvements as Pre-Trained Models Scale
di: Fukuchi, Kazuto, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Fukuchi, Kazuto, et al.
Pubblicazione: (2026)
Automatic Domain Adaptation by Transformers in In-Context Learning
di: Hataya, Ryuichiro, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hataya, Ryuichiro, et al.
Pubblicazione: (2024)
Meta Optimality for Demographic Parity Constrained Regression via Post-Processing
di: Fukuchi, Kazuto
Pubblicazione: (2025)
di: Fukuchi, Kazuto
Pubblicazione: (2025)
Glocal Hypergradient Estimation with Koopman Operator
di: Hataya, Ryuichiro, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hataya, Ryuichiro, et al.
Pubblicazione: (2024)
Noncommutative $C^*$-algebra Net: Learning Neural Networks with Powerful Product Structure in $C^*$-algebra
di: Hataya, Ryuichiro, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Hataya, Ryuichiro, et al.
Pubblicazione: (2023)
Quantum Circuit $C^*$-algebra Net
di: Hashimoto, Yuka, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hashimoto, Yuka, et al.
Pubblicazione: (2024)
Self-attention Networks Localize When QK-eigenspectrum Concentrates
di: Bao, Han, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bao, Han, et al.
Pubblicazione: (2024)
Robust Deep Reinforcement Learning against Adversarial Behavior Manipulation
di: Yamabe, Shojiro, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yamabe, Shojiro, et al.
Pubblicazione: (2024)
An Empirical Study of Pre-trained Model Selection for Out-of-Distribution Generalization and Calibration
di: Naganuma, Hiroki, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Naganuma, Hiroki, et al.
Pubblicazione: (2023)
Adversarial Attacks on Hidden Tasks in Multi-Task Learning
di: Zhe, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhe, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Harnessing the Power of Vicinity-Informed Analysis for Classification under Covariate Shift
di: Fujikawa, Mitsuhiro, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fujikawa, Mitsuhiro, et al.
Pubblicazione: (2024)
Statistically Significant Concept-based Explanation of Image Classifiers via Model Knockoffs
di: Xu, Kaiwen, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Xu, Kaiwen, et al.
Pubblicazione: (2023)
CAMRI Loss: Improving Recall of a Specific Class without Sacrificing Accuracy
di: Nishiyama, Daiki, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Nishiyama, Daiki, et al.
Pubblicazione: (2022)
Provable Scaling Laws of Feature Emergence from Learning Dynamics of Grokking
di: Tian, Yuandong
Pubblicazione: (2025)
di: Tian, Yuandong
Pubblicazione: (2025)
Provable Meta-Learning with Low-Rank Adaptations
di: Block, Jacob L., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Block, Jacob L., et al.
Pubblicazione: (2024)
Double Debiased Covariate Shift Adaptation Robust to Density-Ratio Estimation
di: Kato, Masahiro, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kato, Masahiro, et al.
Pubblicazione: (2023)
Dose-finding design based on level set estimation in phase I cancer clinical trials
di: Seno, Keiichiro, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Seno, Keiichiro, et al.
Pubblicazione: (2025)
An $(ε,δ)$-accurate level set estimation with a stopping criterion
di: Ishibashi, Hideaki, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ishibashi, Hideaki, et al.
Pubblicazione: (2025)
Constrained Meta Reinforcement Learning with Provable Test-Time Safety
di: Ni, Tingting, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ni, Tingting, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Hierarchical Language Model with Predictable Scaling Laws and Provable Benefits of Reasoning
di: Gaitonde, Jason, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gaitonde, Jason, et al.
Pubblicazione: (2026)
In-Context Learning Is Provably Bayesian Inference: A Generalization Theory for Meta-Learning
di: Wakayama, Tomoya, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wakayama, Tomoya, et al.
Pubblicazione: (2025)
Provable Scaling Laws for the Test-Time Compute of Large Language Models
di: Chen, Yanxi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Yanxi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Provable Tempered Overfitting of Minimal Nets and Typical Nets
di: Harel, Itamar, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Harel, Itamar, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scaling Laws for the Value of Individual Data Points in Machine Learning
di: Covert, Ian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Covert, Ian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multi-modal cascade feature transfer for polymer property prediction
di: Obuchi, Kiichi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Obuchi, Kiichi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Simple Alternating Minimization Provably Solves Complete Dictionary Learning
di: Liang, Geyu, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Liang, Geyu, et al.
Pubblicazione: (2022)
Scaling Laws for Optimal Data Mixtures
di: Shukor, Mustafa, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shukor, Mustafa, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scaling Laws for Data-Efficient Visual Transfer Learning
di: Yang, Wenxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Wenxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Complexity Scaling Laws for Neural Models using Combinatorial Optimization
di: Weissman, Lowell, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Weissman, Lowell, et al.
Pubblicazione: (2025)
Unlabeled Data Can Provably Enhance In-Context Learning of Transformers
di: Liu, Renpu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Renpu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Improved Scaling Laws in Linear Regression via Data Reuse
di: Lin, Licong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lin, Licong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Test-Time Regret Minimization in Meta Reinforcement Learning
di: Mutti, Mirco, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mutti, Mirco, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scaling Laws for Uncertainty in Deep Learning
di: Rosso, Mattia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rosso, Mattia, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Equilibria from Data: Provably Efficient Multi-Agent Imitation Learning
di: Freihaut, Till, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Freihaut, Till, et al.
Pubblicazione: (2025)
xLSTM Scaling Laws: Competitive Performance with Linear Time-Complexity
di: Beck, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Beck, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Scaling Law Analysis For Spatiotemporal Weather Data
di: Kiefer, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kiefer, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2026)
Age and Power Minimization via Meta-Deep Reinforcement Learning in UAV Networks
di: Sarathchandra, Sankani, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sarathchandra, Sankani, et al.
Pubblicazione: (2025)
Analyzing Neural Scaling Laws in Two-Layer Networks with Power-Law Data Spectra
di: Worschech, Roman, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Worschech, Roman, et al.
Pubblicazione: (2024)
Provably Learning Attention with Queries
di: Bhattamishra, Satwik, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bhattamishra, Satwik, et al.
Pubblicazione: (2026)
Scaling Laws for Data Filtering -- Data Curation cannot be Compute Agnostic
di: Goyal, Sachin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Goyal, Sachin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Provable Target Sample Complexity Improvements as Pre-Trained Models Scale
di: Fukuchi, Kazuto, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Automatic Domain Adaptation by Transformers in In-Context Learning
di: Hataya, Ryuichiro, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Meta Optimality for Demographic Parity Constrained Regression via Post-Processing
di: Fukuchi, Kazuto
Pubblicazione: (2025) -
Glocal Hypergradient Estimation with Koopman Operator
di: Hataya, Ryuichiro, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Noncommutative $C^*$-algebra Net: Learning Neural Networks with Powerful Product Structure in $C^*$-algebra
di: Hataya, Ryuichiro, et al.
Pubblicazione: (2023)