Articles de revues sur le sujet « Benign overfitting »
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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 intégralLi, Jian, Yong Liu et Weiping Wang. « High-Dimensional Analysis for Generalized Nonlinear Regression : From Asymptotics to Algorithm ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 12 (24 mars 2024) : 13500–13508. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i12.29253.
Texte intégralAlkhaleefah, Mohammad, Shang-Chih Ma, Yang-Lang Chang, Bormin Huang, Praveen Kumar Chittem et Vishnu Priya Achhannagari. « Double-Shot Transfer Learning for Breast Cancer Classification from X-Ray Images ». Applied Sciences 10, no 11 (9 juin 2020) : 3999. http://dx.doi.org/10.3390/app10113999.
Texte intégralIstighosah, Maie, Andi Sunyoto et Tonny Hidayat. « Breast Cancer Detection in Histopathology Images using ResNet101 Architecture ». sinkron 8, no 4 (1 octobre 2023) : 2138–49. http://dx.doi.org/10.33395/sinkron.v8i4.12948.
Texte intégralAnjum, Sunila, Imran Ahmed, Muhammad Asif, Hanan Aljuaid, Fahad Alturise, Yazeed Yasin Ghadi et Rashad Elhabob. « Lung Cancer Classification in Histopathology Images Using Multiresolution Efficient Nets ». Computational Intelligence and Neuroscience 2023 (16 octobre 2023) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2023/7282944.
Texte intégralNadkarni, Swati, et Kevin Noronha. « Breast cancer detection using ensemble of convolutional neural networks ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 14, no 1 (1 février 2024) : 1041. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v14i1.pp1041-1047.
Texte intégralRen, Cheng, et Shouming Hou. « A Hybrid Deep Learning Approach for Lung Nodule Classification ». Frontiers in Computing and Intelligent Systems 8, no 1 (10 mai 2024) : 6–12. http://dx.doi.org/10.54097/498fxm65.
Texte intégralZi Wei, Yee, Marina Md-Arshad, Adlina Abdul Samad et Norafida Ithnin. « Comparing Malware Attack Detection using Machine Learning Techniques in IoT Network Traffic ». International Journal of Innovative Computing 13, no 1 (30 mai 2023) : 21–27. http://dx.doi.org/10.11113/ijic.v13n1.384.
Texte intégralPalla, Tarun Ganesh, et Shahab Tayeb. « Intelligent Mirai Malware Detection for IoT Nodes ». Electronics 10, no 11 (24 mai 2021) : 1241. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10111241.
Texte intégralAlruwaili, Madallah, et Walaa Gouda. « Automated Breast Cancer Detection Models Based on Transfer Learning ». Sensors 22, no 3 (24 janvier 2022) : 876. http://dx.doi.org/10.3390/s22030876.
Texte intégralLiu, Yaning, Lin Han, Hexiang Wang et Bo Yin. « Classification of papillary thyroid carcinoma histological images based on deep learning ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 40, no 6 (21 juin 2021) : 12011–21. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-210100.
Texte intégralUllah, Naeem, Ali Javed, Ali Alhazmi, Syed M. Hasnain, Ali Tahir et Rehan Ashraf. « TumorDetNet : A unified deep learning model for brain tumor detection and classification ». PLOS ONE 18, no 9 (27 septembre 2023) : e0291200. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0291200.
Texte intégralZawad, Syed, Ahsan Ali, Pin-Yu Chen, Ali Anwar, Yi Zhou, Nathalie Baracaldo, Yuan Tian et Feng Yan. « Curse or Redemption ? How Data Heterogeneity Affects the Robustness of Federated Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 12 (18 mai 2021) : 10807–14. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i12.17291.
Texte intégralGonzalez-Cuautle, David, Aldo Hernandez-Suarez, Gabriel Sanchez-Perez, Linda Karina Toscano-Medina, Jose Portillo-Portillo, Jesus Olivares-Mercado, Hector Manuel Perez-Meana et Ana Lucila Sandoval-Orozco. « Synthetic Minority Oversampling Technique for Optimizing Classification Tasks in Botnet and Intrusion-Detection-System Datasets ». Applied Sciences 10, no 3 (22 janvier 2020) : 794. http://dx.doi.org/10.3390/app10030794.
Texte intégralSalama, Wessam M., Moustafa H. Aly et Azza M. Elbagoury. « Lung Images Segmentation and Classification Based on Deep Learning : A New Automated CNN Approach ». Journal of Physics : Conference Series 2128, no 1 (1 décembre 2021) : 012011. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2128/1/012011.
Texte intégralBalasubramaniam, Sathiyabhama, Yuvarajan Velmurugan, Dhayanithi Jaganathan et Seshathiri Dhanasekaran. « A Modified LeNet CNN for Breast Cancer Diagnosis in Ultrasound Images ». Diagnostics 13, no 17 (24 août 2023) : 2746. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13172746.
Texte intégralRadhi, Eman, et Mohammed Kamil. « An automatic segmentation of breast ultrasound images using U-Net model ». Serbian Journal of Electrical Engineering 20, no 2 (2023) : 191–203. http://dx.doi.org/10.2298/sjee2302191r.
Texte intégralKujdowicz, Monika, Dominika Januś, Anna Taczanowska-Niemczuk, Marek W. Lankosz et Dariusz Adamek. « Raman Spectroscopy as a Potential Adjunct of Thyroid Nodule Evaluation : A Systematic Review ». International Journal of Molecular Sciences 24, no 20 (13 octobre 2023) : 15131. http://dx.doi.org/10.3390/ijms242015131.
Texte intégralAlhussainan, Norah Fahd, Belgacem Ben Youssef et Mohamed Maher Ben Ismail. « A Deep Learning Approach for Brain Tumor Firmness Detection Based on Five Different YOLO Versions : YOLOv3–YOLOv7 ». Computation 12, no 3 (1 mars 2024) : 44. http://dx.doi.org/10.3390/computation12030044.
Texte intégralWang, Ruikui, Yuanfang Guo et Yunhong Wang. « AGS : Affordable and Generalizable Substitute Training for Transferable Adversarial Attack ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 6 (24 mars 2024) : 5553–62. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i6.28365.
Texte intégralShah, Rajesh P., Heather M. Selby, Pritam Mukherjee, Shefali Verma, Peiyi Xie, Qinmei Xu, Millie Das, Sachin Malik, Olivier Gevaert et Sandy Napel. « Machine Learning Radiomics Model for Early Identification of Small-Cell Lung Cancer on Computed Tomography Scans ». JCO Clinical Cancer Informatics, no 5 (juin 2021) : 746–57. http://dx.doi.org/10.1200/cci.21.00021.
Texte intégralAlzubaidi, Laith, Omran Al-Shamma, Mohammed A. Fadhel, Laith Farhan, Jinglan Zhang et 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, no 3 (6 mars 2020) : 445. http://dx.doi.org/10.3390/electronics9030445.
Texte intégralWildeboer, Rogier R., Christophe K. Mannaerts, Ruud J. G. van Sloun, Lars Budäus, Derya Tilki, Hessel Wijkstra, Georg Salomon et Massimo Mischi. « Automated multiparametric localization of prostate cancer based on B-mode, shear-wave elastography, and contrast-enhanced ultrasound radiomics ». European Radiology 30, no 2 (10 octobre 2019) : 806–15. http://dx.doi.org/10.1007/s00330-019-06436-w.
Texte intégralAtarsaikhan, Gantugs, Isabel Mogollon, Katja Välimäki, Tuomas Mirtti, Teijo Pellinen et Lassi Paavolainen. « Abstract 892 : Pan-cancer tumor microenvironment profiling with multiplexed immunofluorescence microscopy and self-supervised learning ». Cancer Research 84, no 6_Supplement (22 mars 2024) : 892. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.am2024-892.
Texte intégralFeng, Liqi, Yaqin Zhao, Yichao Sun, Wenxuan Zhao et Jiaxi Tang. « Action Recognition Using a Spatial-Temporal Network for Wild Felines ». Animals 11, no 2 (12 février 2021) : 485. http://dx.doi.org/10.3390/ani11020485.
Texte intégralTran-Quoc, Kim, Lieu B. Nguyen, Van Hai Luong et H. Nguyen-Xuan. « Machine learning for predicting mechanical behavior of concrete beams with 3D printed TPMS ». Vietnam Journal of Mechanics 44, no 4 (31 décembre 2022) : 538–84. http://dx.doi.org/10.15625/0866-7136/17999.
Texte intégralWang, Ke, Vidya Muthukumar et 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.
Texte intégralZhou, Lijia, Frederic Koehler, Danica J. Sutherland et Nathan Srebro. « Optimistic Rates : A Unifying Theory for Interpolation Learningand Regularization in Linear Regression ». ACM / IMS Journal of Data Science, 16 novembre 2023. http://dx.doi.org/10.1145/3594234.
Texte intégralZufry, Hendra, et Agus Arip Munawar. « Near-Infrared Spectroscopy for Distinguishing Malignancy in Thyroid Nodules ». Applied Spectroscopy, 19 février 2024. http://dx.doi.org/10.1177/00037028241232440.
Texte intégralTo, Tyrell, Tongtong Lu, Julie M. Jorns, Mollie Patton, Taly Gilat Schmidt, Tina Yen, Bing Yu et Dong Hye Ye. « Deep learning classification of deep ultraviolet fluorescence images toward intra-operative margin assessment in breast cancer ». Frontiers in Oncology 13 (16 juin 2023). http://dx.doi.org/10.3389/fonc.2023.1179025.
Texte intégralKim, Taehyun, Woonyoung Chang, Jeongyoun Ahn et Sungkyu Jung. « Double data piling : a high-dimensional solution for asymptotically perfect multi-category classification ». Journal of the Korean Statistical Society, 3 avril 2024. http://dx.doi.org/10.1007/s42952-024-00263-6.
Texte intégralFeliciani, Giacomo, Francesco Serra, Enrico Menghi, Fabio Ferroni, Anna Sarnelli, Carlo Feo, Maria Chiara Zatelli, Maria Rosaria Ambrosio, Melchiore Giganti et Aldo Carnevale. « Radiomics in the characterization of lipid-poor adrenal adenomas at unenhanced CT : time to look beyond usual density metrics ». European Radiology, 11 août 2023. http://dx.doi.org/10.1007/s00330-023-10090-8.
Texte intégralGiraldo‐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 septembre 2023. http://dx.doi.org/10.1111/jop.13481.
Texte intégralJiménez-Gaona, Yuliana, María José Rodríguez-Alvarez, Líder Escudero, Carlos Sandoval et Vasudevan Lakshminarayanan. « Ultrasound breast images denoising using generative adversarial networks (GANs) ». Intelligent Data Analysis, 31 janvier 2024, 1–18. http://dx.doi.org/10.3233/ida-230631.
Texte intégralYang, Fan, Yujie Li, Xiaolu Li, Xiaoduo Yu, Yanfeng Zhao, Lin Li, Lizhi Xie et Meng Lin. « The utility of texture analysis based on quantitative synthetic magnetic resonance imaging in nasopharyngeal carcinoma : a preliminary study ». BMC Medical Imaging 23, no 1 (25 janvier 2023). http://dx.doi.org/10.1186/s12880-023-00968-w.
Texte intégralMontaha, Sidratul, Sami Azam, Md Rahad Islam Bhuiyan, Sadia Sultana Chowa, Md Saddam Hossain Mukta et Mirjam Jonkman. « Malignancy pattern analysis of breast ultrasound images using clinical features and a graph convolutional network ». DIGITAL HEALTH 10 (janvier 2024). http://dx.doi.org/10.1177/20552076241251660.
Texte intégralSinghal, Aneesh B., Oguzhan Kursun, Mehmet A. Topcuoglu, Joshua Fok, Bruce Barton et Susanne Muehlschlegel. « Abstract WP431 : Distinguishing RCVS-associated Subarachnoid Hemorrhage From Cryptogenic and Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage ». Stroke 44, suppl_1 (février 2013). http://dx.doi.org/10.1161/str.44.suppl_1.awp431.
Texte intégral