Suchergebnisse - Germain, Pascal

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    Buchumschlag

    Seeking Interpretability and Explainability in Binary Activated Neural Networks Autoría: Leblanc, Benjamin, Germain, Pascal

    Veröffentlicht 2022
    Fuente: arXiv
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  2. 2
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    On the Relationship Between Interpretability and Explainability in Machine Learning Autoría: Leblanc, Benjamin, Germain, Pascal

    Veröffentlicht 2023
    Fuente: arXiv
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  3. 3
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    A Framework for Bounding Deterministic Risk with PAC-Bayes: Applications to Majority Votes Autoría: Leblanc, Benjamin, Germain, Pascal

    Veröffentlicht 2025
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  4. 4
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    Sample Compression Unleashed: New Generalization Bounds for Real Valued Losses Autoría: Bazinet, Mathieu, Zantedeschi, Valentina, Germain, Pascal

    Veröffentlicht 2024
    Fuente: arXiv
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  5. 5
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    Bound to Disagree: Generalization Bounds via Certifiable Surrogates Autoría: Bazinet, Mathieu, Zantedeschi, Valentina, Germain, Pascal

    Veröffentlicht 2026
    Fuente: arXiv
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  6. 6
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    Phoneme Discretized Saliency Maps for Explainable Detection of AI-Generated Voice Autoría: Gupta, Shubham, Ravanelli, Mirco, Germain, Pascal, Subakan, Cem

    Veröffentlicht 2024
    Fuente: arXiv
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  7. 7
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    Sample Compression for Self Certified Continual Learning Autoría: Comeau, Jacob, Bazinet, Mathieu, Germain, Pascal, Subakan, Cem

    Veröffentlicht 2025
    Fuente: arXiv
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  8. 8
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    Invariant Causal Set Covering Machines Autoría: Godon, Thibaud, Bauvin, Baptiste, Germain, Pascal, Corbeil, Jacques, Drouin, Alexandre

    Veröffentlicht 2023
    Fuente: arXiv
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  9. 9
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    Generalization Bounds via Meta-Learned Model Representations: PAC-Bayes and Sample Compression Hypernetworks Autoría: Leblanc, Benjamin, Bazinet, Mathieu, D'Amours, Nathaniel, Drouin, Alexandre, Germain, Pascal

    Veröffentlicht 2024
    Fuente: arXiv
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  10. 10
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    PAC-Bayesian Generalization Guarantees for Fairness on Stochastic and Deterministic Classifiers Autoría: Bastian, Julien, Leblanc, Benjamin, Germain, Pascal, Habrard, Amaury, Largeron, Christine, Metzler, Guillaume, Morvant, Emilie, Viallard, Paul

    Veröffentlicht 2026
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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