Optimizing for Generalization in Machine Learning

Informacje na temat projektu

OPTGEN

Identyfikator umowy o grant: 101078075

DOI

10.3030/101078075

Data podpisania przez KE 7 Grudnia 2022

Data rozpoczęcia 1 Października 2023

Data zakończenia 30 Września 2028

Finansowanie w ramach

• European Research Council (ERC)

Koszt całkowity

€ 1 494 375,00

Wkład UE

€ 1 494 375,00

Koordynowany przez

TEL AVIV UNIVERSITY
Israel

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Publikacje

Conference proceedings (15)

Fast Rates for Bandit PAC Multiclass Classification

Autorzy: Liad Erez, Alon Cohen, Tomer Koren, Yishay Mansour, Shay Moran
Opublikowane w: NeurIPS 2024, 2024
Wydawca: Advances in Neural Information Processing Systems

The Real Price of Bandit Information in Multiclass Classification

Autorzy: Liad Erez, Alon Cohen, Tomer Koren, Yishay Mansour, Shay Moran
Opublikowane w: COLT 2024, 2024
Wydawca: Annual Conference on Learning Theory

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

Autorzy: Amit Attia, Tomer Koren
Opublikowane w: ICML 2025, 2025
Wydawca: International Conference on Machine Learning

Optimal Rates in Continual Linear Regression via Increasing Regularization

Autorzy: Ran Levinstein, Amit Attia, Matan Schliserman, Uri Sherman, Tomer Koren, Daniel Soudry, Itay Evron
Opublikowane w: NeurIPS 2025, 2025
Wydawca: Advances in Neural Information Processing Systems

How Free is Parameter-Free Stochastic Optimization?

Autorzy: Amit Attia, Tomer Koren
Opublikowane w: ICML 2024, 2024
Wydawca: International Conference on Machine Learning

Faster Convergence with Multiway Preferences

Autorzy: Aadirupa Saha, Vitaly Feldman, Tomer Koren, Yishay Mansour
Opublikowane w: AISTATS 2024, 2024
Wydawca: International Conference on Artificial Intelligence and Statistics

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

Autorzy: Amit Attia, Matan Schliserman, Uri Sherman, Tomer Koren
Opublikowane w: NeurIPS 2025, 2025
Wydawca: Advances in Neural Information Processing Systems

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

Autorzy: Matan Schliserman, Tomer Koren
Opublikowane w: NeurIPS 2025, 2025
Wydawca: Advances in Neural Information Processing Systems

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

Autorzy: Matan Schliserman, Uri Sherman, Tomer Koren
Opublikowane w: ALT 2025, 2025
Wydawca: Annual Conference on Algorithmic Learning Theory

Rate-Optimal Policy Optimization for Linear Markov Decision Processes

Autorzy: Uri Sherman, Alon Cohen, Tomer Koren, Yishay Mansour
Opublikowane w: ICML 2024, 2024
Wydawca: International Conference on Machine Learning

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

Autorzy: Liad Erez, Tomer Koren
Opublikowane w: NeurIPS 2025, 2025
Wydawca: Advances in Neural Information Processing Systems

Dueling Convex Optimization with General Preferences

Autorzy: Aadirupa Saha, Tomer Koren, Yishay Mansour
Opublikowane w: ICML 2025, 2025
Wydawca: International Conference on Machine Learning

Tight Risk Bounds for Gradient Descent on Separable Data

Autorzy: Matan Schliserman, Tomer Koren
Opublikowane w: NeurIPS 2023, 2023
Wydawca: Advances in Neural Information Processing Systems

Rapid Overfitting of Multi-Pass SGD in Stochastic Convex Optimization

Autorzy: Shira Vansover-Hager, Tomer Koren, Roi Livni
Opublikowane w: ICML 2025, 2025
Wydawca: International Conference on Machine Learning

Convergence of Policy Mirror Descent Beyond Compatible Function Approximation

Autorzy: Uri Sherman, Tomer Koren, Yishay Mansour
Opublikowane w: ICML 2025, 2025
Wydawca: International Conference on Machine Learning