Zeitschriftenartikel zum Thema „Benign overfitting“
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Bartlett, Peter L., Philip M. Long, Gábor Lugosi und Alexander Tsigler. „Benign overfitting in linear regression“. Proceedings of the National Academy of Sciences 117, Nr. 48 (24.04.2020): 30063–70. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.1907378117.
Der volle Inhalt der QuellePeters, Evan, und Maria Schuld. „Generalization despite overfitting in quantum machine learning models“. Quantum 7 (20.12.2023): 1210. http://dx.doi.org/10.22331/q-2023-12-20-1210.
Der volle Inhalt der QuelleBartlett, Peter L., Andrea Montanari und Alexander Rakhlin. „Deep learning: a statistical viewpoint“. Acta Numerica 30 (Mai 2021): 87–201. http://dx.doi.org/10.1017/s0962492921000027.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Ke, und Christos Thrampoulidis. „Binary Classification of Gaussian Mixtures: Abundance of Support Vectors, Benign Overfitting, and Regularization“. SIAM Journal on Mathematics of Data Science 4, Nr. 1 (März 2022): 260–84. http://dx.doi.org/10.1137/21m1415121.
Der volle Inhalt der QuelleHu, Wei. „Understanding Surprising Generalization Phenomena in Deep Learning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 20 (24.03.2024): 22669. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i20.30285.
Der volle Inhalt der QuelleMontaha, Sidratul, Sami Azam, A. K. M. Rakibul Haque Rafid, Sayma Islam, Pronab Ghosh und Mirjam Jonkman. „A shallow deep learning approach to classify skin cancer using down-scaling method to minimize time and space complexity“. PLOS ONE 17, Nr. 8 (04.08.2022): e0269826. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0269826.
Der volle Inhalt der QuelleWindisch, Paul, Carole Koechli, Susanne Rogers, Christina Schröder, Robert Förster, Daniel R. Zwahlen und Stephan Bodis. „Machine Learning for the Detection and Segmentation of Benign Tumors of the Central Nervous System: A Systematic Review“. Cancers 14, Nr. 11 (27.05.2022): 2676. http://dx.doi.org/10.3390/cancers14112676.
Der volle Inhalt der QuelleLiang, ShuFen, HuiLin Liu, FangChen Yang, Chuanbo Qin und Yue Feng. „Classification of Benign and Malignant Pulmonary Nodules Using a Regularized Extreme Learning Machine“. Journal of Medical Imaging and Health Informatics 11, Nr. 8 (01.08.2021): 2117–23. http://dx.doi.org/10.1166/jmihi.2021.3448.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Xinwei, Xiaojun Jia, Jindong Gu, Yuan Xun, Siyuan Liang und Xiaochun Cao. „Does Few-Shot Learning Suffer from Backdoor Attacks?“ Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 18 (24.03.2024): 19893–901. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i18.29965.
Der volle Inhalt der QuelleDoimo, Diego, Aldo Glielmo, Sebastian Goldt und Alessandro Laio. „Redundant representations help generalization in wide neural networks * , †“. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment 2023, Nr. 11 (01.11.2023): 114011. http://dx.doi.org/10.1088/1742-5468/aceb4f.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Jian, Yong Liu und Weiping Wang. „High-Dimensional Analysis for Generalized Nonlinear Regression: From Asymptotics to Algorithm“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 12 (24.03.2024): 13500–13508. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i12.29253.
Der volle Inhalt der QuelleAlkhaleefah, Mohammad, Shang-Chih Ma, Yang-Lang Chang, Bormin Huang, Praveen Kumar Chittem und Vishnu Priya Achhannagari. „Double-Shot Transfer Learning for Breast Cancer Classification from X-Ray Images“. Applied Sciences 10, Nr. 11 (09.06.2020): 3999. http://dx.doi.org/10.3390/app10113999.
Der volle Inhalt der QuelleIstighosah, Maie, Andi Sunyoto und Tonny Hidayat. „Breast Cancer Detection in Histopathology Images using ResNet101 Architecture“. sinkron 8, Nr. 4 (01.10.2023): 2138–49. http://dx.doi.org/10.33395/sinkron.v8i4.12948.
Der volle Inhalt der QuelleAnjum, Sunila, Imran Ahmed, Muhammad Asif, Hanan Aljuaid, Fahad Alturise, Yazeed Yasin Ghadi und Rashad Elhabob. „Lung Cancer Classification in Histopathology Images Using Multiresolution Efficient Nets“. Computational Intelligence and Neuroscience 2023 (16.10.2023): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2023/7282944.
Der volle Inhalt der QuelleNadkarni, Swati, und Kevin Noronha. „Breast cancer detection using ensemble of convolutional neural networks“. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 14, Nr. 1 (01.02.2024): 1041. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v14i1.pp1041-1047.
Der volle Inhalt der QuelleRen, Cheng, und Shouming Hou. „A Hybrid Deep Learning Approach for Lung Nodule Classification“. Frontiers in Computing and Intelligent Systems 8, Nr. 1 (10.05.2024): 6–12. http://dx.doi.org/10.54097/498fxm65.
Der volle Inhalt der QuelleZi Wei, Yee, Marina Md-Arshad, Adlina Abdul Samad und Norafida Ithnin. „Comparing Malware Attack Detection using Machine Learning Techniques in IoT Network Traffic“. International Journal of Innovative Computing 13, Nr. 1 (30.05.2023): 21–27. http://dx.doi.org/10.11113/ijic.v13n1.384.
Der volle Inhalt der QuellePalla, Tarun Ganesh, und Shahab Tayeb. „Intelligent Mirai Malware Detection for IoT Nodes“. Electronics 10, Nr. 11 (24.05.2021): 1241. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10111241.
Der volle Inhalt der QuelleAlruwaili, Madallah, und Walaa Gouda. „Automated Breast Cancer Detection Models Based on Transfer Learning“. Sensors 22, Nr. 3 (24.01.2022): 876. http://dx.doi.org/10.3390/s22030876.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Yaning, Lin Han, Hexiang Wang und Bo Yin. „Classification of papillary thyroid carcinoma histological images based on deep learning“. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems 40, Nr. 6 (21.06.2021): 12011–21. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-210100.
Der volle Inhalt der QuelleUllah, Naeem, Ali Javed, Ali Alhazmi, Syed M. Hasnain, Ali Tahir und Rehan Ashraf. „TumorDetNet: A unified deep learning model for brain tumor detection and classification“. PLOS ONE 18, Nr. 9 (27.09.2023): e0291200. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0291200.
Der volle Inhalt der QuelleZawad, Syed, Ahsan Ali, Pin-Yu Chen, Ali Anwar, Yi Zhou, Nathalie Baracaldo, Yuan Tian und Feng Yan. „Curse or Redemption? How Data Heterogeneity Affects the Robustness of Federated Learning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 12 (18.05.2021): 10807–14. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i12.17291.
Der volle Inhalt der QuelleGonzalez-Cuautle, David, Aldo Hernandez-Suarez, Gabriel Sanchez-Perez, Linda Karina Toscano-Medina, Jose Portillo-Portillo, Jesus Olivares-Mercado, Hector Manuel Perez-Meana und Ana Lucila Sandoval-Orozco. „Synthetic Minority Oversampling Technique for Optimizing Classification Tasks in Botnet and Intrusion-Detection-System Datasets“. Applied Sciences 10, Nr. 3 (22.01.2020): 794. http://dx.doi.org/10.3390/app10030794.
Der volle Inhalt der QuelleSalama, Wessam M., Moustafa H. Aly und Azza M. Elbagoury. „Lung Images Segmentation and Classification Based on Deep Learning: A New Automated CNN Approach“. Journal of Physics: Conference Series 2128, Nr. 1 (01.12.2021): 012011. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2128/1/012011.
Der volle Inhalt der QuelleBalasubramaniam, Sathiyabhama, Yuvarajan Velmurugan, Dhayanithi Jaganathan und Seshathiri Dhanasekaran. „A Modified LeNet CNN for Breast Cancer Diagnosis in Ultrasound Images“. Diagnostics 13, Nr. 17 (24.08.2023): 2746. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13172746.
Der volle Inhalt der QuelleRadhi, Eman, und Mohammed Kamil. „An automatic segmentation of breast ultrasound images using U-Net model“. Serbian Journal of Electrical Engineering 20, Nr. 2 (2023): 191–203. http://dx.doi.org/10.2298/sjee2302191r.
Der volle Inhalt der QuelleKujdowicz, Monika, Dominika Januś, Anna Taczanowska-Niemczuk, Marek W. Lankosz und Dariusz Adamek. „Raman Spectroscopy as a Potential Adjunct of Thyroid Nodule Evaluation: A Systematic Review“. International Journal of Molecular Sciences 24, Nr. 20 (13.10.2023): 15131. http://dx.doi.org/10.3390/ijms242015131.
Der volle Inhalt der QuelleAlhussainan, Norah Fahd, Belgacem Ben Youssef und Mohamed Maher Ben Ismail. „A Deep Learning Approach for Brain Tumor Firmness Detection Based on Five Different YOLO Versions: YOLOv3–YOLOv7“. Computation 12, Nr. 3 (01.03.2024): 44. http://dx.doi.org/10.3390/computation12030044.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Ruikui, Yuanfang Guo und Yunhong Wang. „AGS: Affordable and Generalizable Substitute Training for Transferable Adversarial Attack“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 6 (24.03.2024): 5553–62. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i6.28365.
Der volle Inhalt der QuelleShah, Rajesh P., Heather M. Selby, Pritam Mukherjee, Shefali Verma, Peiyi Xie, Qinmei Xu, Millie Das, Sachin Malik, Olivier Gevaert und Sandy Napel. „Machine Learning Radiomics Model for Early Identification of Small-Cell Lung Cancer on Computed Tomography Scans“. JCO Clinical Cancer Informatics, Nr. 5 (Juni 2021): 746–57. http://dx.doi.org/10.1200/cci.21.00021.
Der volle Inhalt der QuelleAlzubaidi, Laith, Omran Al-Shamma, Mohammed A. Fadhel, Laith Farhan, Jinglan Zhang und Ye Duan. „Optimizing the Performance of Breast Cancer Classification by Employing the Same Domain Transfer Learning from Hybrid Deep Convolutional Neural Network Model“. Electronics 9, Nr. 3 (06.03.2020): 445. http://dx.doi.org/10.3390/electronics9030445.
Der volle Inhalt der QuelleWildeboer, Rogier R., Christophe K. Mannaerts, Ruud J. G. van Sloun, Lars Budäus, Derya Tilki, Hessel Wijkstra, Georg Salomon und Massimo Mischi. „Automated multiparametric localization of prostate cancer based on B-mode, shear-wave elastography, and contrast-enhanced ultrasound radiomics“. European Radiology 30, Nr. 2 (10.10.2019): 806–15. http://dx.doi.org/10.1007/s00330-019-06436-w.
Der volle Inhalt der QuelleAtarsaikhan, Gantugs, Isabel Mogollon, Katja Välimäki, Tuomas Mirtti, Teijo Pellinen und Lassi Paavolainen. „Abstract 892: Pan-cancer tumor microenvironment profiling with multiplexed immunofluorescence microscopy and self-supervised learning“. Cancer Research 84, Nr. 6_Supplement (22.03.2024): 892. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.am2024-892.
Der volle Inhalt der QuelleFeng, Liqi, Yaqin Zhao, Yichao Sun, Wenxuan Zhao und Jiaxi Tang. „Action Recognition Using a Spatial-Temporal Network for Wild Felines“. Animals 11, Nr. 2 (12.02.2021): 485. http://dx.doi.org/10.3390/ani11020485.
Der volle Inhalt der QuelleTran-Quoc, Kim, Lieu B. Nguyen, Van Hai Luong und H. Nguyen-Xuan. „Machine learning for predicting mechanical behavior of concrete beams with 3D printed TPMS“. Vietnam Journal of Mechanics 44, Nr. 4 (31.12.2022): 538–84. http://dx.doi.org/10.15625/0866-7136/17999.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Ke, Vidya Muthukumar und Christos Thrampoulidis. „Benign Overfitting in Multiclass Classification: All Roads Lead to Interpolation“. IEEE Transactions on Information Theory, 2023, 1. http://dx.doi.org/10.1109/tit.2023.3320098.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Lijia, Frederic Koehler, Danica J. Sutherland und Nathan Srebro. „Optimistic Rates: A Unifying Theory for Interpolation Learningand Regularization in Linear Regression“. ACM / IMS Journal of Data Science, 16.11.2023. http://dx.doi.org/10.1145/3594234.
Der volle Inhalt der QuelleZufry, Hendra, und Agus Arip Munawar. „Near-Infrared Spectroscopy for Distinguishing Malignancy in Thyroid Nodules“. Applied Spectroscopy, 19.02.2024. http://dx.doi.org/10.1177/00037028241232440.
Der volle Inhalt der QuelleTo, Tyrell, Tongtong Lu, Julie M. Jorns, Mollie Patton, Taly Gilat Schmidt, Tina Yen, Bing Yu und Dong Hye Ye. „Deep learning classification of deep ultraviolet fluorescence images toward intra-operative margin assessment in breast cancer“. Frontiers in Oncology 13 (16.06.2023). http://dx.doi.org/10.3389/fonc.2023.1179025.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Taehyun, Woonyoung Chang, Jeongyoun Ahn und Sungkyu Jung. „Double data piling: a high-dimensional solution for asymptotically perfect multi-category classification“. Journal of the Korean Statistical Society, 03.04.2024. http://dx.doi.org/10.1007/s42952-024-00263-6.
Der volle Inhalt der QuelleFeliciani, Giacomo, Francesco Serra, Enrico Menghi, Fabio Ferroni, Anna Sarnelli, Carlo Feo, Maria Chiara Zatelli, Maria Rosaria Ambrosio, Melchiore Giganti und Aldo Carnevale. „Radiomics in the characterization of lipid-poor adrenal adenomas at unenhanced CT: time to look beyond usual density metrics“. European Radiology, 11.08.2023. http://dx.doi.org/10.1007/s00330-023-10090-8.
Der volle Inhalt der QuelleGiraldo‐Roldan, Daniela, Erin Crespo Cordeiro Ribeiro, Anna Luiza Damaceno Araújo, Paulo Victor Mendes Penafort, Viviane Mariano da Silva, Jeconias Câmara, Hélder Antônio Rebelo Pontes et al. „Deep learning applied to the histopathological diagnosis of ameloblastomas and ameloblastic carcinomas“. Journal of Oral Pathology & Medicine, 15.09.2023. http://dx.doi.org/10.1111/jop.13481.
Der volle Inhalt der QuelleJiménez-Gaona, Yuliana, María José Rodríguez-Alvarez, Líder Escudero, Carlos Sandoval und Vasudevan Lakshminarayanan. „Ultrasound breast images denoising using generative adversarial networks (GANs)“. Intelligent Data Analysis, 31.01.2024, 1–18. http://dx.doi.org/10.3233/ida-230631.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Fan, Yujie Li, Xiaolu Li, Xiaoduo Yu, Yanfeng Zhao, Lin Li, Lizhi Xie und Meng Lin. „The utility of texture analysis based on quantitative synthetic magnetic resonance imaging in nasopharyngeal carcinoma: a preliminary study“. BMC Medical Imaging 23, Nr. 1 (25.01.2023). http://dx.doi.org/10.1186/s12880-023-00968-w.
Der volle Inhalt der QuelleMontaha, Sidratul, Sami Azam, Md Rahad Islam Bhuiyan, Sadia Sultana Chowa, Md Saddam Hossain Mukta und Mirjam Jonkman. „Malignancy pattern analysis of breast ultrasound images using clinical features and a graph convolutional network“. DIGITAL HEALTH 10 (Januar 2024). http://dx.doi.org/10.1177/20552076241251660.
Der volle Inhalt der QuelleSinghal, Aneesh B., Oguzhan Kursun, Mehmet A. Topcuoglu, Joshua Fok, Bruce Barton und Susanne Muehlschlegel. „Abstract WP431: Distinguishing RCVS-associated Subarachnoid Hemorrhage From Cryptogenic and Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage“. Stroke 44, suppl_1 (Februar 2013). http://dx.doi.org/10.1161/str.44.suppl_1.awp431.
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