論文の概要: An Experimental Study of Semantic Continuity for Deep Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09789v1
• Date: Thu, 19 Nov 2020 12:23:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-23 20:33:26.208354
• Title: An Experimental Study of Semantic Continuity for Deep Learning Models
• Title（参考訳）: 深層学習モデルのセマンティック連続性に関する実験的研究
• Authors: Shangxi Wu and Jitao Sang and Xian Zhao and Lizhang Chen
• Abstract要約: 意味的不連続性は、不適切な訓練対象から生じ、敵対的堅牢性や解釈可能性などの悪名高い問題に寄与すると主張している。 まず、既存のディープラーニングモデルにおける意味的不連続性の証拠を提供するためにデータ分析を行い、その後、理論上モデルがスムーズな勾配を得ることができ、セマンティック指向の特徴を学習できる単純な意味的連続性制約を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.883949320223078
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning models suffer from the problem of semantic discontinuity: small perturbations in the input space tend to cause semantic-level interference to the model output. We argue that the semantic discontinuity results from these inappropriate training targets and contributes to notorious issues such as adversarial robustness, interpretability, etc. We first conduct data analysis to provide evidence of semantic discontinuity in existing deep learning models, and then design a simple semantic continuity constraint which theoretically enables models to obtain smooth gradients and learn semantic-oriented features. Qualitative and quantitative experiments prove that semantically continuous models successfully reduce the use of non-semantic information, which further contributes to the improvement in adversarial robustness, interpretability, model transfer, and machine bias.
• Abstract（参考訳）: 入力空間における小さな摂動は、モデル出力に意味レベルの干渉を引き起こす傾向がある。 意味的不連続性はこれらの不適切なトレーニングターゲットから生じ、敵意の強固さや解釈可能性などの悪名高い問題に寄与すると主張している。 まず,既存のディープラーニングモデルにおける意味的不連続性の証拠を提供するためにデータ解析を行い,理論上はモデルが滑らかな勾配を得て意味的指向の特徴を学ぶことを可能にする単純な意味的連続性制約を設計する。 定性的かつ定量的な実験は、意味論的連続的なモデルが非意味的な情報の使用を減らすことに成功し、逆の堅牢性、解釈可能性、モデル転送、マシンバイアスの改善にさらに貢献することを示した。

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