| Explainable deep one-class classification P Liznerski, L Ruff, RA Vandermeulen, BJ Franks, M Kloft, KR Müller arXiv preprint arXiv:2007.01760, 2020 | 162 | 2020 |
| Exposing outlier exposure: What can be learned from few, one, and zero outlier images P Liznerski, L Ruff, RA Vandermeulen, BJ Franks, KR Müller, M Kloft arXiv preprint arXiv:2205.11474, 2022 | 14 | 2022 |
| Explainable deep one-class classification. arXiv 2020 P Liznerski, L Ruff, RA Vandermeulen, BJ Franks, M Kloft, KR Müller arXiv preprint arXiv:2007.01760, 0 | 11 | |
| Deep Learning zur Unterstützung der Arbeitsplanung: Ein Konzept zur Ermittlung von Vorgangsfolgen durch künstliche neuronale Netze M Hussong, M Glatt, P Rüdiger-Flore, S Varshneya, P Liznerski, M Kloft, ... Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 116 (10), 648-651, 2021 | 2 | 2021 |
| Deep Anomaly Detection on Tennessee Eastman Process Data F Hartung, BJ Franks, T Michels, D Wagner, P Liznerski, S Reithermann, ... Chemie Ingenieur Technik, 2023 | | 2023 |
| Non-vacuous PAC-Bayes bounds for Models under Adversarial Corruptions W Mustafa, P Liznerski, D Wagner, P Wang, M Kloft PAC-Bayes Meets Interactive Learning Workshop at ICML 2023, 2023 | | 2023 |
| Deep Learning zur Prozessüberwachung in der additiven Fertigung: Ein Konzept zur Vorhersage der Materialporosität von additiv gefertigten Bauteilen durch Deep Learning L Yi, S Ehmsen, M Cassani, M Glatt, S Varshneya, P Liznerski, M Kloft, ... Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 115 (11), 810-813, 2020 | | 2020 |
