論文の概要: Fooling the primate brain with minimal, targeted image manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.05623v3
• Date: Wed, 30 Mar 2022 05:36:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 22:55:37.111850
• Title: Fooling the primate brain with minimal, targeted image manipulation
• Title（参考訳）: 最小限の画像操作による霊長類脳の摂食
• Authors: Li Yuan, Will Xiao, Giorgia Dellaferrera, Gabriel Kreiman, Francis E.H. Tay, Jiashi Feng, Margaret S. Livingstone
• Abstract要約: 本稿では、行動に反映される神経活動と知覚の両方の変化をもたらす、最小限の標的画像摂動を生成するための一連の手法を提案する。 我々の研究は、敵対的攻撃、すなわち最小限のターゲットノイズによる画像の操作で同じ目標を共有し、ANNモデルに画像の誤分類を誘導する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.78919304747498
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial neural networks (ANNs) are considered the current best models of biological vision. ANNs are the best predictors of neural activity in the ventral stream; moreover, recent work has demonstrated that ANN models fitted to neuronal activity can guide the synthesis of images that drive pre-specified response patterns in small neuronal populations. Despite the success in predicting and steering firing activity, these results have not been connected with perceptual or behavioral changes. Here we propose an array of methods for creating minimal, targeted image perturbations that lead to changes in both neuronal activity and perception as reflected in behavior. We generated 'deceptive images' of human faces, monkey faces, and noise patterns so that they are perceived as a different, pre-specified target category, and measured both monkey neuronal responses and human behavior to these images. We found several effective methods for changing primate visual categorization that required much smaller image change compared to untargeted noise. Our work shares the same goal with adversarial attack, namely the manipulation of images with minimal, targeted noise that leads ANN models to misclassify the images. Our results represent a valuable step in quantifying and characterizing the differences in perturbation robustness of biological and artificial vision.
• Abstract（参考訳）: 人工ニューラルネットワーク(ANN)は、現在の生物視覚の最良のモデルと考えられている。 ANNは腹水流における神経活動の最良の予測因子であり、近年の研究は、神経活動に適合したANNモデルが、小さな神経細胞集団で事前に特定された応答パターンを駆動する画像の合成を導くことを実証している。 射撃活動の予測と操舵の成功にもかかわらず、これらの結果は知覚的・行動的変化とは関係がない。 本稿では,行動に反映されたニューロン活動と知覚の両方の変化をもたらす最小の標的画像摂動生成法を提案する。 ヒトの顔、サルの顔、ノイズパターンの「知覚イメージ」を生成し、それぞれを別々に特定された対象カテゴリーとして認識し、サルの神経反応と人間の行動の両方を測定した。 対象外雑音に比べて画像変化の少ない霊長類視覚分類を効果的に変更する方法がいくつか見出された。 我々の研究は、敵対的攻撃、すなわち最小限のターゲットノイズによる画像の操作で同じ目標を共有し、ANNモデルに画像の誤分類を誘導する。 本研究は,生体と人工視覚の摂動堅牢性の違いを定量化し,特徴付けるための貴重なステップである。

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