Načítání...
Systém momentálně nemůže danou operaci provést. Zkuste to znovu později.
Citace za rok
Duplicitní citace
Následující články byly sloučeny ve službě Scholar. Do
celkového počtu citací
se započítává pouze první článek.
Sloučené citace
Počet citovaných článků zahrnuje citace následujících článků ve službě Scholar. Články označené hvězdičkou (
*
) a články v profilu se mohou lišit.
Přidat spoluautory
Spoluautoři
Sledovat
Nové články od tohoto autora
Nové citace tohoto autora
Nové články související s výzkumem tohoto autora
E-mailová adresa k příjmu aktualit
Dokončit
Můj profil
Moje knihovna
Metriky
Upozornění
Nastavení
Přihlásit se
Přihlásit se
Založit si vlastní profil
Citace
Všechny
Od 2019
Citace
59
57
h-index
3
3
i10-index
3
3
0
24
12
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2
3
3
24
22
5
Sledovat
Julia Lust
Robert Bosch GmbH
E-mailová adresa ověřena na: de.bosch.com
Články
Citace
Název
Seřadit
Seřadit podle citací
Seřadit podle roku
Seřadit podle názvu
Citace
Citace
Rok
GraN: an efficient gradient-norm based detector for adversarial and misclassified examples
J Lust, AP Condurache
ESANN 2020 (European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational …
, 2020
32
2020
A Survey on Assessing the Generalization Envelope of Deep Neural Networks: Predictive Uncertainty, Out-of-distribution and Adversarial Samples
J Lust, AP Condurache
CoRR
, 2020
15
*
2020
Efficient detection of adversarial, out-of-distribution and other misclassified samples
J Lust, AP Condurache
Neurocomputing 470, 335-343
, 2022
10
2022
Shortest cable routing in offshore wind farms
J Lust
Bachelor thesis, RWTH Aachen University
, 2016
2
2016
GIT: Detecting Uncertainty, Out-Of-Distribution and Adversarial Samples using Gradients and Invariance Transformations
J Lust, AP Condurache
2023 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 1-10
, 2023
2023
Systém momentálně nemůže danou operaci provést. Zkuste to znovu později.
Články 1–5
Zobrazit další
Ochrana soukromí
Smluvní podmínky
Nápověda
O službě Scholar
Vyhledat v nápovědě