論文の概要: Auditing AI models for Verified Deployment under Semantic Specifications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12456v1
- Date: Sat, 25 Sep 2021 22:53:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-30 07:47:08.923553
- Title: Auditing AI models for Verified Deployment under Semantic Specifications
- Title(参考訳): セマンティック仕様下での検証済みデプロイメントのためのAIモデル監査
- Authors: Homanga Bharadhwaj, De-An Huang, Chaowei Xiao, Anima Anandkumar,
Animesh Garg
- Abstract要約: AuditAIは、解釈可能な形式検証とスケーラビリティのギャップを埋める。
AuditAIは、画素空間の摂動のみを用いた検証の限界に対処しながら、検証と認定トレーニングのための制御されたバリエーションを得られるかを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 65.12401653917838
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Auditing trained deep learning (DL) models prior to deployment is vital in
preventing unintended consequences. One of the biggest challenges in auditing
is in understanding how we can obtain human-interpretable specifications that
are directly useful to the end-user. We address this challenge through a
sequence of semantically-aligned unit tests, where each unit test verifies
whether a predefined specification (e.g., accuracy over 95%) is satisfied with
respect to controlled and semantically aligned variations in the input space
(e.g., in face recognition, the angle relative to the camera). We perform these
unit tests by directly verifying the semantically aligned variations in an
interpretable latent space of a generative model. Our framework, AuditAI,
bridges the gap between interpretable formal verification and scalability. With
evaluations on four different datasets, covering images of towers, chest
X-rays, human faces, and ImageNet classes, we show how AuditAI allows us to
obtain controlled variations for verification and certified training while
addressing the limitations of verifying using only pixel-space perturbations. A
blog post accompanying the paper is at this link
https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-research-auditing-ai-models-for-verified-deployment-under-s emantic-specifications
- Abstract(参考訳): トレーニングされたディープラーニング(DL)モデルをデプロイ前に監査することは、意図しない結果を防ぐ上で不可欠である。
監査における最大の課題の1つは、エンドユーザにとって直接的に役に立つヒューマンコンタプリタブルな仕様の取得方法を理解することです。
各ユニットテストは、予め定義された仕様(例えば95%以上の精度)が、入力空間における制御された、意味的に調整されたバリエーション(例えば、顔認識において、カメラに対する角度)に対して満たされているかどうかを検証する。
生成モデルの解釈可能な潜在空間において、意味的に整合した変動を直接検証することにより、これらの単体テストを実行する。
私たちのフレームワークであるAuditAIは、解釈可能な形式検証とスケーラビリティのギャップを埋めます。
塔,胸部x線,人間の顔,およびimagenetクラスの4つの異なるデータセットについて評価を行い,ピクセル空間の摂動のみを用いた検証の限界に対処しつつ,検証と認定トレーニングのための制御されたバリエーションを得る方法を示した。
論文に付随するブログ記事は、https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-research-auditing-ai-models-for-verified-deployment-under-s emantic-specificationのリンクにある。
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