Optimizing for Generalization in Machine Learning

Información del proyecto

OPTGEN

Identificador del acuerdo de subvención: 101078075

DOI

10.3030/101078075

Fecha de la firma de la CE 7 Diciembre 2022

Fecha de inicio 1 Octubre 2023

Fecha de finalización 30 Septiembre 2028

Financiado con arreglo a

• European Research Council (ERC)

Coste total

€ 1 494 375,00

Aportación de la UE

€ 1 494 375,00

Coordinado por

TEL AVIV UNIVERSITY
Israel

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Publicaciones

Conference proceedings (15)

Fast Rates for Bandit PAC Multiclass Classification

Autores: Liad Erez, Alon Cohen, Tomer Koren, Yishay Mansour, Shay Moran
Publicado en: NeurIPS 2024, 2024
Editor: Advances in Neural Information Processing Systems

The Real Price of Bandit Information in Multiclass Classification

Autores: Liad Erez, Alon Cohen, Tomer Koren, Yishay Mansour, Shay Moran
Publicado en: COLT 2024, 2024
Editor: Annual Conference on Learning Theory

Faster Stochastic Optimization with Arbitrary Delays via Adaptive Asynchronous Mini-Batching

Autores: Amit Attia, Tomer Koren
Publicado en: ICML 2025, 2025
Editor: International Conference on Machine Learning

Optimal Rates in Continual Linear Regression via Increasing Regularization

Autores: Ran Levinstein, Amit Attia, Matan Schliserman, Uri Sherman, Tomer Koren, Daniel Soudry, Itay Evron
Publicado en: NeurIPS 2025, 2025
Editor: Advances in Neural Information Processing Systems

How Free is Parameter-Free Stochastic Optimization?

Autores: Amit Attia, Tomer Koren
Publicado en: ICML 2024, 2024
Editor: International Conference on Machine Learning

Faster Convergence with Multiway Preferences

Autores: Aadirupa Saha, Vitaly Feldman, Tomer Koren, Yishay Mansour
Publicado en: AISTATS 2024, 2024
Editor: International Conference on Artificial Intelligence and Statistics

Fast Last-Iterate Convergence of SGD in the Smooth Interpolation Regime

Autores: Amit Attia, Matan Schliserman, Uri Sherman, Tomer Koren
Publicado en: NeurIPS 2025, 2025
Editor: Advances in Neural Information Processing Systems

Multiclass Loss Geometry Matters for Generalization of Gradient Descent in Separable Classification

Autores: Matan Schliserman, Tomer Koren
Publicado en: NeurIPS 2025, 2025
Editor: Advances in Neural Information Processing Systems

The Dimension Strikes Back with Gradients: Generalization of Gradient Methods in Stochastic Convex Optimization

Autores: Matan Schliserman, Uri Sherman, Tomer Koren
Publicado en: ALT 2025, 2025
Editor: Annual Conference on Algorithmic Learning Theory

Rate-Optimal Policy Optimization for Linear Markov Decision Processes

Autores: Uri Sherman, Alon Cohen, Tomer Koren, Yishay Mansour
Publicado en: ICML 2024, 2024
Editor: International Conference on Machine Learning

From Contextual Combinatorial Semi-Bandits to Bandit List Classification: Improved Sample Complexity with Sparse Rewards

Autores: Liad Erez, Tomer Koren
Publicado en: NeurIPS 2025, 2025
Editor: Advances in Neural Information Processing Systems

Dueling Convex Optimization with General Preferences

Autores: Aadirupa Saha, Tomer Koren, Yishay Mansour
Publicado en: ICML 2025, 2025
Editor: International Conference on Machine Learning

Tight Risk Bounds for Gradient Descent on Separable Data

Autores: Matan Schliserman, Tomer Koren
Publicado en: NeurIPS 2023, 2023
Editor: Advances in Neural Information Processing Systems

Rapid Overfitting of Multi-Pass SGD in Stochastic Convex Optimization

Autores: Shira Vansover-Hager, Tomer Koren, Roi Livni
Publicado en: ICML 2025, 2025
Editor: International Conference on Machine Learning

Convergence of Policy Mirror Descent Beyond Compatible Function Approximation

Autores: Uri Sherman, Tomer Koren, Yishay Mansour
Publicado en: ICML 2025, 2025
Editor: International Conference on Machine Learning