Littérature scientifique sur le sujet « Benign overfitting »
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Articles de revues sur le sujet "Benign overfitting"
Bartlett, Peter L., Philip M. Long, Gábor Lugosi et Alexander Tsigler. « Benign overfitting in linear regression ». Proceedings of the National Academy of Sciences 117, no 48 (24 avril 2020) : 30063–70. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.1907378117.
Texte intégralPeters, Evan, et Maria Schuld. « Generalization despite overfitting in quantum machine learning models ». Quantum 7 (20 décembre 2023) : 1210. http://dx.doi.org/10.22331/q-2023-12-20-1210.
Texte intégralBartlett, Peter L., Andrea Montanari et Alexander Rakhlin. « Deep learning : a statistical viewpoint ». Acta Numerica 30 (mai 2021) : 87–201. http://dx.doi.org/10.1017/s0962492921000027.
Texte intégralWang, Ke, et Christos Thrampoulidis. « Binary Classification of Gaussian Mixtures : Abundance of Support Vectors, Benign Overfitting, and Regularization ». SIAM Journal on Mathematics of Data Science 4, no 1 (mars 2022) : 260–84. http://dx.doi.org/10.1137/21m1415121.
Texte intégralHu, Wei. « Understanding Surprising Generalization Phenomena in Deep Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 20 (24 mars 2024) : 22669. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i20.30285.
Texte intégralMontaha, Sidratul, Sami Azam, A. K. M. Rakibul Haque Rafid, Sayma Islam, Pronab Ghosh et Mirjam Jonkman. « A shallow deep learning approach to classify skin cancer using down-scaling method to minimize time and space complexity ». PLOS ONE 17, no 8 (4 août 2022) : e0269826. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0269826.
Texte intégralWindisch, Paul, Carole Koechli, Susanne Rogers, Christina Schröder, Robert Förster, Daniel R. Zwahlen et Stephan Bodis. « Machine Learning for the Detection and Segmentation of Benign Tumors of the Central Nervous System : A Systematic Review ». Cancers 14, no 11 (27 mai 2022) : 2676. http://dx.doi.org/10.3390/cancers14112676.
Texte intégralLiang, ShuFen, HuiLin Liu, FangChen Yang, Chuanbo Qin et Yue Feng. « Classification of Benign and Malignant Pulmonary Nodules Using a Regularized Extreme Learning Machine ». Journal of Medical Imaging and Health Informatics 11, no 8 (1 août 2021) : 2117–23. http://dx.doi.org/10.1166/jmihi.2021.3448.
Texte intégralLiu, Xinwei, Xiaojun Jia, Jindong Gu, Yuan Xun, Siyuan Liang et Xiaochun Cao. « Does Few-Shot Learning Suffer from Backdoor Attacks ? » Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 18 (24 mars 2024) : 19893–901. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i18.29965.
Texte intégralDoimo, Diego, Aldo Glielmo, Sebastian Goldt et Alessandro Laio. « Redundant representations help generalization in wide neural networks * , † ». Journal of Statistical Mechanics : Theory and Experiment 2023, no 11 (1 novembre 2023) : 114011. http://dx.doi.org/10.1088/1742-5468/aceb4f.
Texte intégralThèses sur le sujet "Benign overfitting"
Sigalla, Suzanne. « Contributions to structured high-dimensional inference ». Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAG013.
Texte intégralIn this thesis, we consider the three following problems: clustering in Bipartite Stochastic Block Model, estimation of topic-document matrix in topic model, and benign overfitting in nonparametric regression. First, we consider the graph clustering problem in the Bipartite Stochastic Block Model (BSBM). The BSBM is a non-symmetric generalization of the Stochastic Block Model, with two sets of vertices. We provide an algorithm called the Hollowed Lloyd's algorithm, which allows one to classify vertices of the smallest set with high probability. We provide statistical guarantees on this algorithm, which is computationnally fast and simple to implement. We establish a sufficient condition for clustering in BSBM. Our results improve on previous works on BSBM, in particular in the high-dimensional regime. Second, we study the problem of assigning topics to documents using topic models. Topic models allow one to discover hidden structures in a large corpus of documents through dimension reduction. Each topic is considered as a probability distribution on the dictionary of words, and each document is considered as a mixture of topics. We introduce an algotihm called the Successive Projection Overlapping Clustering (SPOC) algorithm, inspired by the Successive Projection Algorithm for Non-negative Matrix Factorization. The SPOC algorithm is computationnally fast and simple to implement. We provide statistical guarantees on the outcome of the algorithm. In particular, we provide near matching minimax upper and lower bounds on its estimation risk under the Frobenius and the l1-norm. Our clustering procedure is adaptive in the number of topics. Finally, the third problem we study is a nonparametric regression problem. We consider local polynomial estimators with singular kernel, which we prove to be minimax optimal, adaptive to unknown smoothness, and interpolating with high probability. This property is called benign overfitting
Actes de conférences sur le sujet "Benign overfitting"
Wang, Ke, et Christos Thrampoulidis. « Benign Overfitting in Binary Classification of Gaussian Mixtures ». Dans ICASSP 2021 - 2021 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/icassp39728.2021.9413946.
Texte intégralChretien, Stephane, et Emmanuel Caron-Parte. « Benign overfitting of fully connected Deep Nets:A Sobolev space viewpoint ». Dans ESANN 2021 - European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. Louvain-la-Neuve (Belgium) : Ciaco - i6doc.com, 2021. http://dx.doi.org/10.14428/esann/2021.es2021-37.
Texte intégralChinthapally, Srinivas, Sidhardha Nuli, Arnab Das et Akshay Hedaoo. « Method to Backout Load From Strain Gauges Using Machine Learning ». Dans ASME 2023 Gas Turbine India Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2023. http://dx.doi.org/10.1115/gtindia2023-118279.
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