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Michael Lohaus
Michael Lohaus
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Jahr
Too Relaxed to Be Fair
M Lohaus, M Perrot, U von Luxburg
232020
Uncertainty estimates for ordinal embeddings
M Lohaus, P Hennig, U von Luxburg
arXiv preprint arXiv:1906.11655, 2019
92019
Leveling Down in Computer Vision: Pareto Inefficiencies in Fair Deep Classifiers
D Zietlow, M Lohaus, G Balakrishnan, M Kleindessner, F Locatello, ...
Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern …, 2022
12022
Insights into Ordinal Embedding Algorithms: A Systematic Evaluation
LC Vankadara, S Haghiri, M Lohaus, FU Wahab, U von Luxburg
arXiv preprint arXiv:1912.01666, 2019
12019
Are Two Heads the Same as One? Identifying Disparate Treatment in Fair Neural Networks
M Lohaus, M Kleindessner, K Kenthapadi, F Locatello, C Russell
arXiv preprint arXiv:2204.04440, 2022
2022
Insights into Ordinal Embedding Algorithms: A Systematic Evaluation
L Chennuru Vankadara, S Haghiri, M Lohaus, FU Wahab, U von Luxburg
arXiv e-prints, arXiv: 1912.01666, 2019
2019
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Artikel 1–6