論文の概要: Generalization ability and Vulnerabilities to adversarial perturbations: Two sides of the same coin

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10952v4
• Date: Mon, 18 Nov 2024 01:40:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:28:43.504583
• Title: Generalization ability and Vulnerabilities to adversarial perturbations: Two sides of the same coin
• Title（参考訳）: 対向的摂動に対する一般化能力と脆弱性--同じ硬貨の2つの側面
• Authors: Jung Hoon Lee, Sujith Vijayan,
• Abstract要約: 自己組織化マップ(SOM)を用いて、ディープラーニングモデルの意思決定に関連する内部コードを分析する。 解析により,入力層に近い浅層が同質コードにマップされ,出力層に近い深層が浅層内のこれらの浅層を多様コードに変換することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7314342339585087
• License:
• Abstract: Deep neural networks (DNNs), the agents of deep learning (DL), require a massive number of parallel/sequential operations, which makes it difficult to comprehend them and impedes proper diagnosis. Without better knowledge of DNNs' internal process, deploying DNNs in high-stakes domains may lead to catastrophic failures. Therefore, to build more reliable DNNs/DL, it is imperative that we gain insights into their underlying decision-making process. Here, we use the self-organizing map (SOM) to analyze DL models' internal codes associated with DNNs' decision-making. Our analyses suggest that shallow layers close to the input layer map onto homogeneous codes and that deep layers close to the output layer transform these homogeneous codes in shallow layers to diverse codes. We also found evidence indicating that homogeneous codes may underlie DNNs' vulnerabilities to adversarial perturbations.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング(DL)エージェントであるディープニューラルネットワーク(DNN)は、大量の並列/シークエンシャル操作を必要とするため、理解が難しく、適切な診断を妨げる。 DNNの内部プロセスについてより詳しい知識がなければ、DNNを高い領域にデプロイすることは破滅的な失敗につながる可能性がある。 したがって、より信頼性の高いDNN/DLを構築するためには、根底にある意思決定プロセスに関する洞察を得ることが不可欠である。 本稿では、DNNの意思決定に関連するDLモデルの内部コードの解析に自己組織化マップ(SOM)を用いる。 解析により,入力層に近い浅層が同質コードにマップされ,出力層に近い深層が浅層内のこれらの浅層を多様コードに変換することが示唆された。 また、同種符号がDNNの脆弱性を敵の摂動に負わせる可能性があることを示す証拠も発見された。

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