論文の概要: Understanding invariance via feedforward inversion of discriminatively trained classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.07470v1
• Date: Mon, 15 Mar 2021 17:56:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-16 14:03:36.777493
• Title: Understanding invariance via feedforward inversion of discriminatively trained classifiers
• Title（参考訳）: 識別訓練された分類器のフィードフォワード反転による不変性理解
• Authors: Piotr Teterwak, Chiyuan Zhang, Dilip Krishnan, Michael C. Mozer
• Abstract要約: 過去の研究では、出力ログに余計な視覚的詳細が残っていることが判明した。 極めて高い忠実度を再現するフィードフォワードインバージョンモデルを開発する。 私たちのアプローチはBigGANをベースにしており、1ホットクラスのラベルの代わりにロジットのコンディショニングを行います。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.23199531528357
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A discriminatively trained neural net classifier achieves optimal performance if all information about its input other than class membership has been discarded prior to the output layer. Surprisingly, past research has discovered that some extraneous visual detail remains in the output logits. This finding is based on inversion techniques that map deep embeddings back to images. Although the logit inversions seldom produce coherent, natural images or recognizable object classes, they do recover some visual detail. We explore this phenomenon further using a novel synthesis of methods, yielding a feedforward inversion model that produces remarkably high fidelity reconstructions, qualitatively superior to those of past efforts. When applied to an adversarially robust classifier model, the reconstructions contain sufficient local detail and global structure that they might be confused with the original image in a quick glance, and the object category can clearly be gleaned from the reconstruction. Our approach is based on BigGAN (Brock, 2019), with conditioning on logits instead of one-hot class labels. We use our reconstruction model as a tool for exploring the nature of representations, including: the influence of model architecture and training objectives (specifically robust losses), the forms of invariance that networks achieve, representational differences between correctly and incorrectly classified images, and the effects of manipulating logits and images. We believe that our method can inspire future investigations into the nature of information flow in a neural net and can provide diagnostics for improving discriminative models.
• Abstract（参考訳）: 判別訓練されたニューラルネットワーク分類器は、クラスメンバシップ以外の入力に関する情報が出力層の前に破棄された場合に最適な性能を達成する。 驚くべきことに、過去の研究で、出力ログに余計な視覚的詳細が残っていることが判明した。 この発見は、深い埋め込みを画像にマッピングする反転技術に基づいている。 ロジットの反転は、コヒーレントで自然なイメージや認識可能なオブジェクトクラスをほとんど生成しないが、視覚的な詳細を復元する。 我々はこの現象を新しい手法の合成によりさらに探求し、過去の手法よりも質的に優れている極めて高い忠実度を再現するフィードフォワード逆転モデルを導出する。 逆向きに頑健な分類器モデルに適用した場合、再構成には、元の画像と簡単に混同されるような十分な局所的詳細と大域的構造が含まれており、その復元から対象カテゴリーを明確に把握することができる。 私たちのアプローチはBigGAN(Brock, 2019)をベースにしています。 モデルアーキテクチャとトレーニング目標(特にロバストな損失)の影響、ネットワークが達成する不分散の形式、正しく分類された画像と不正確な分類画像の表現の違い、ロジットとイメージを操作することの影響など、表現の性質を探索するためのツールとして、再構成モデルを使用します。 我々は,ニューラルネットにおける情報フローの性質に関する今後の研究を刺激し,識別モデルを改善するための診断を行うことができると考えている。

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