会员服务
在数学，统计学和计算机科学中，尤其是在机器学习和逆问题中，正则化是添加信息以解决不适定问题或防止过度拟合的过程。 正则化适用于不适定的优化问题中的目标函数。
LoMime: Query-Efficient Membership Inference using Model Extraction in Label-Only Settings
Arxiv
0+阅读 · 6月23日
From Uncertainty to Stability and Fidelity: Guiding Sparse-View 3D Gaussian Splatting with Fisher Information
Arxiv
0+阅读 · 6月18日
Stabilizing Bandits using Regularization: Precise Regret and A Quantitative Central Limit Theorem
Stabilizing Bandits using Regularization: Precise Regret and A Quantitative Central Limit Theorem
Arxiv
0+阅读 · 6月18日
Strategic Feature Selection
Arxiv
0+阅读 · 6月17日
Regularized Machine Learning for System Identification of Ship Free-Running Manoeuvres from CFD-Based Synthetic Data: A Comparative Study
Arxiv
0+阅读 · 6月15日
Noise-Driven Escape from Metastable Phases explains Grokking in Deep Neural Networks
Arxiv
0+阅读 · 6月15日
Expanding SPHERE-JEPA: A Family of Statistical Regularizers for the Hypersphere
Arxiv
0+阅读 · 6月16日
Provably Efficient Regularized Online RLHF with Generalized Bilinear Preferences
Arxiv
0+阅读 · 6月16日
Stable and Steerable Sparse Autoencoders with Weight Regularization
Arxiv
0+阅读 · 6月16日
A Gradient-based Causal Discovery Framework with Applications to Complex Industrial Processes
Arxiv
0+阅读 · 6月16日
Feynman Kac Reweighted Schrödinger Bridge Matching for Surface-Based Tau PET Harmonization
Arxiv
0+阅读 · 6月16日
Non-negative Matrix Factorisation with Topological Regularisation
Arxiv
0+阅读 · 6月16日
Nonasymptotic Convergence Rates for Plug-and-Play Methods With MMSE Denoisers
Arxiv
0+阅读 · 6月15日
Differential Privacy of Gaussian Process Posterior Sampling
Differential Privacy of Gaussian Process Posterior Sampling
Arxiv
0+阅读 · 6月16日
Dropout Neural Network Training Viewed from a Percolation Perspective
Arxiv
0+阅读 · 6月15日
参考链接
微信扫码咨询专知VIP会员
Top