Optimizing for Generalization in Machine Learning

Informations projet

OPTGEN

N° de convention de subvention: 101078075

DOI

10.3030/101078075

Date de signature de la CE 7 Decembre 2022

Date de début 1 Octobre 2023

Date de fin 30 Septembre 2028

Financé au titre de

• European Research Council (ERC)

Coût total

€ 1 494 375,00

Contribution de l’UE

€ 1 494 375,00

Coordonné par

TEL AVIV UNIVERSITY
Israel

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Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Conference proceedings (15)

Fast Rates for Bandit PAC Multiclass Classification

Auteurs: Liad Erez, Alon Cohen, Tomer Koren, Yishay Mansour, Shay Moran
Publié dans: NeurIPS 2024, 2024
Éditeur: Advances in Neural Information Processing Systems

The Real Price of Bandit Information in Multiclass Classification

Auteurs: Liad Erez, Alon Cohen, Tomer Koren, Yishay Mansour, Shay Moran
Publié dans: COLT 2024, 2024
Éditeur: Annual Conference on Learning Theory

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

Auteurs: Amit Attia, Tomer Koren
Publié dans: ICML 2025, 2025
Éditeur: International Conference on Machine Learning

Optimal Rates in Continual Linear Regression via Increasing Regularization

Auteurs: Ran Levinstein, Amit Attia, Matan Schliserman, Uri Sherman, Tomer Koren, Daniel Soudry, Itay Evron
Publié dans: NeurIPS 2025, 2025
Éditeur: Advances in Neural Information Processing Systems

How Free is Parameter-Free Stochastic Optimization?

Auteurs: Amit Attia, Tomer Koren
Publié dans: ICML 2024, 2024
Éditeur: International Conference on Machine Learning

Faster Convergence with Multiway Preferences

Auteurs: Aadirupa Saha, Vitaly Feldman, Tomer Koren, Yishay Mansour
Publié dans: AISTATS 2024, 2024
Éditeur: International Conference on Artificial Intelligence and Statistics

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

Auteurs: Amit Attia, Matan Schliserman, Uri Sherman, Tomer Koren
Publié dans: NeurIPS 2025, 2025
Éditeur: Advances in Neural Information Processing Systems

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

Auteurs: Matan Schliserman, Tomer Koren
Publié dans: NeurIPS 2025, 2025
Éditeur: Advances in Neural Information Processing Systems

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

Auteurs: Matan Schliserman, Uri Sherman, Tomer Koren
Publié dans: ALT 2025, 2025
Éditeur: Annual Conference on Algorithmic Learning Theory

Rate-Optimal Policy Optimization for Linear Markov Decision Processes

Auteurs: Uri Sherman, Alon Cohen, Tomer Koren, Yishay Mansour
Publié dans: ICML 2024, 2024
Éditeur: International Conference on Machine Learning

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

Auteurs: Liad Erez, Tomer Koren
Publié dans: NeurIPS 2025, 2025
Éditeur: Advances in Neural Information Processing Systems

Dueling Convex Optimization with General Preferences

Auteurs: Aadirupa Saha, Tomer Koren, Yishay Mansour
Publié dans: ICML 2025, 2025
Éditeur: International Conference on Machine Learning

Tight Risk Bounds for Gradient Descent on Separable Data

Auteurs: Matan Schliserman, Tomer Koren
Publié dans: NeurIPS 2023, 2023
Éditeur: Advances in Neural Information Processing Systems

Rapid Overfitting of Multi-Pass SGD in Stochastic Convex Optimization

Auteurs: Shira Vansover-Hager, Tomer Koren, Roi Livni
Publié dans: ICML 2025, 2025
Éditeur: International Conference on Machine Learning

Convergence of Policy Mirror Descent Beyond Compatible Function Approximation

Auteurs: Uri Sherman, Tomer Koren, Yishay Mansour
Publié dans: ICML 2025, 2025
Éditeur: International Conference on Machine Learning