Olga Saukh

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2024
Breaking the Illusion: Real-world Challenges for Adversarial Patches in Object Detection
Shack, J., Petrovic, K. & Saukh, O., 23 Okt. 2024, arXiv, 21 S.
Publikation: Arbeitspapier › Preprint
REDS: Resource-Efficient Deep Subnetworks for Dynamic Resource Constraints
Corti, F., Maag, B., Schauer, J., Pferschy, U. & Saukh, O., 20 März 2024, S. 1-26, 26 S.
Publikation: Arbeitspapier › Preprint

Datei
2023
DataComp: In search of the next generation of multimodal datasets
Yitzhak Gadre, S., Ilharco, G., Fang, A., Hayase, J., Smyrnis, G., Nguyen, T., Marten, R., Wortsman, M., Ghosh, D., Zhang, J., Orgad, E., Entezari, R., Daras, G., Pratt, S., Ramanujan, V., Bitton, Y., Marathe, K., Mussmann, S., Vencu, R. & Cherti, M. &14 mehr, Krishna, R., Wei Koh, P., Saukh, O., Ratner, A., Song, S., Hajishirzi, H., Farhadi, A., Beaumont, R., Oh, S., G. Dimakis, A., Jitsev, J., Carmon, Y., Shankar, V. & Schmidt, L., 2023.
Publikation: Arbeitspapier › Preprint
Geometric Data Augmentations to Mitigate Distribution Shifts in Pollen Classification from Microscopic Images
Cao, N. & Saukh, O., 18 Nov. 2023, arXiv, 16 S.
Publikation: Arbeitspapier › Preprint
Subspace-Configurable Networks
Saukh, O., Wang, D., He, X. & Thiele, L., 21 Nov. 2023, arXiv, 36 S.
Publikation: Arbeitspapier › Preprint

Datei
2022
Deep Neural Network Pruning for Nuclei Instance Segmentation in Hematoxylin & Eosin-Stained Histological Images
Mahbod, A., Entezari, R., Ellinger, I. & Saukh, O., 15 Juni 2022.
Publikation: Arbeitspapier › Preprint
REPAIR: REnormalizing Permuted Activations for Interpolation Repair
Jordan, K., Sedghi, H., Saukh, O., Entezari, R. & Neyshabur, B., 14 Dez. 2022.
Publikation: Arbeitspapier › Preprint
Studying the impact of magnitude pruning on contrastive learning methods
Corti, F., Entezari, R., Bacciu, D., Hooker, S. & Saukh, O., 1 Juli 2022, arXiv, S. 1-10, 10 S.
Publikation: Arbeitspapier › Preprint
2021
The Role of Permutation Invariance in Linear Mode Connectivity of Neural Networks
Entezari, R., Sedghi, H., Saukh, O. & Neyshabur, B., 12 Okt. 2021, arXiv, 24 S.
Publikation: Arbeitspapier › Preprint
Understanding the effect of sparsity on neural networks robustness
Timpl, L., Entezari, R., Sedghi, H., Neyshabur, B. & Saukh, O., 24 Juli 2021.
Publikation: Arbeitspapier › Preprint

Open Access
2020
Class-dependent Compression of Deep Neural Networks
Entezari, R. & Saukh, O., 19 Apr. 2020.
Publikation: Arbeitspapier › Preprint

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