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  Measuring Representational Robustness of Neural Networks Through Shared Invariances

Nanda, V., Speicher, T., Kolling, C., Dickerson, J. P., Gummadi, K., & Weller, A. (2022). Measuring Representational Robustness of Neural Networks Through Shared Invariances. In K. Chaudhuri, S. Jegelka, L. Song, C. Szepesvari, G. Niu, & S. Sabato (Eds.), Proceedings of the 39th International Conference on Machine Learning (pp. 16368-16382). Retrieved from https://proceedings.mlr.press/v162/nanda22a.html.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000A-D0D4-B Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000A-D0D5-A
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://proceedings.mlr.press/v162/nanda22a/nanda22a.pdf (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Nanda, Vedant1, Autor           
Speicher, Till1, Autor           
Kolling, Camila2, Autor
Dickerson, John P2, Autor
Gummadi, Krishna1, Autor           
Weller, Adrian2, Autor
Affiliations:
1Group K. Gummadi, Max Planck Institute for Software Systems, Max Planck Society, ou_2105291              
2External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2022
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Nanda_ICML2022
URI: https://proceedings.mlr.press/v162/nanda22a.html
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 39th International Conference on Machine Learning
Veranstaltungsort: Baltimore, MA, USA
Start-/Enddatum: 2022-07-17 - 2022-07-23

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Proceedings of the 39th International Conference on Machine Learning
  Kurztitel : ICML 2022
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Chaudhuri, Kamalika1, Herausgeber
Jegelka, Stefanie1, Herausgeber
Song, Le1, Herausgeber
Szepesvari, Csaba1, Herausgeber
Niu, Gang1, Herausgeber
Sabato, Sivan1, Herausgeber
Affiliations:
1 External Organizations, ou_persistent22            
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 16368 - 16382 Identifikator: -

Quelle 2

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Titel: Proceedings of Machine Learning Research
  Kurztitel : PMLR
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 162 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 1938-7228