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Mazda Moayeri studies the interpretability and robustness of machine learning models, with an emphasis on understanding the theoretical foundations of deep networks.
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The 2024 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (2024)
Florian Bordes,Richard Yuanzhe Pang,Anurag Ajay,Alexander C. Li,Adrien Bardes,Suzanne Petryk,Oscar Mañas,Zhiqiu Lin,Anas Mahmoud,Bargav Jayaraman,Mark Ibrahim,Melissa Hall,Yunyang Xiong,Jonathan Lebensold,Candace Ross, Srihari Jayakumar,Chuan Guo,Diane Bouchacourt,Haider Al-Tahan, Karthik Padthe,Vasu Sharma,Hu Xu,Xiaoqing Ellen Tan,Megan Richards,Samuel Lavoie,Pietro Astolfi,Reyhane Askari Hemmat,Jun Chen,Kushal Tirumala,Rim Assouel,Mazda Moayeri, Arjang Talattof,Kamalika Chaudhuri,Zechun Liu,Xilun Chen,Quentin Garrido,Karen Ullrich,Aishwarya Agrawal,Kate Saenko,Asli Celikyilmaz,Vikas Chandra
CoRR (2024)
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Mazda Moayeri,Samyadeep Basu,Sriram Balasubramanian,Priyatham Kattakinda, Atoosa Chengini, Robert Brauneis,Soheil Feizi
CoRR (2024)
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CVPR Workshopspp.3744-3749, (2023)
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#Papers: 18
#Citation: 85
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