Für die Person sind keine aktuellen Zugehörigkeiten bekannt. Die Person ist nicht mehr an der Universität aktiv.

Exploiting the Full Capacity of Deep Neural Networks while Avoiding Overfitting by Targeted Sparsity Regularization Huesmann K, Klemm S, Linsen L, Risse B (2020) Sonstige wissenschaftliche Veröffentlichung \| Veröffentlicht
A video processing pipeline for intraoperative analysis of cerebral blood flow Klemm, S; Rexeisen, R; Stummer, W; Jiang, X; Holling, M (2020) In: Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging and Visualization, 8(4), 356-366. doi:10.1080/21681163.2018.1559771 Forschungsartikel (Zeitschrift) \| Peer reviewed \| Veröffentlicht
Visual ensemble analysis to study the influence of hyper-parameters on training deep neural networks Hamid S, Derstroff A, Klemm S, Ngo Q. Q., Jiang X, Linsen L (2019) In: Archambault, Daniel and Nabney, Ian and Peltonen, Jaakko (Hrsg.), Machine Learning Methods in Visualisation for Big Data. Eurographics Association. doi:10.2312/mlvis.20191160 Forschungsartikel in Sammelband (Konferenz) \| Peer reviewed \| Veröffentlicht
Deploying Deep Learning into practice: A case study on fundus segmentation Klemm S, Ortkemper RD, Jiang X (2019) In: (Hrsg.), , 411-422. (kein Verlag angegeben). Forschungsartikel in Sammelband (Konferenz) \| Peer reviewed \| Veröffentlicht
Barista - a graphical tool for designing and training deep neural networks Klemm S, Scherzinger A, Drees D, Jiang X (2018) Sonstige wissenschaftliche Veröffentlichung \| Veröffentlicht

Exploiting the Full Capacity of Deep Neural Networks while Avoiding Overfitting by Targeted Sparsity Regularization Huesmann K, Klemm S, Linsen L, Risse B (2020) Sonstige wissenschaftliche Veröffentlichung \| Veröffentlicht
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Visual ensemble analysis to study the influence of hyper-parameters on training deep neural networks Hamid S, Derstroff A, Klemm S, Ngo Q. Q., Jiang X, Linsen L (2019) In: Archambault, Daniel and Nabney, Ian and Peltonen, Jaakko (Hrsg.), Machine Learning Methods in Visualisation for Big Data. Eurographics Association. doi:10.2312/mlvis.20191160 Forschungsartikel in Sammelband (Konferenz) \| Peer reviewed \| Veröffentlicht
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