論文の概要: Human Eyes Inspired Recurrent Neural Networks are More Robust Against Adversarial Noises
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07282v2
- Date: Thu, 26 Sep 2024 18:59:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-09 15:46:48.493681
- Title: Human Eyes Inspired Recurrent Neural Networks are More Robust Against Adversarial Noises
- Title（参考訳）: 人間の目に触発されたリカレントニューラルネットワークは、敵の騒音に対してよりロバストである
- Authors: Minkyu Choi, Yizhen Zhang, Kuan Han, Xiaokai Wang, Zhongming Liu,
- Abstract要約: 我々は人間の脳にインスパイアされたデュアルストリーム視覚モデルを設計した。
このモデルは網膜のような入力層を特徴とし、次の焦点(固定点)を決定する2つのストリームと、固定点を取り巻く視覚を解釈する2つのストリームを含む。
このモデルを,物体認識,視線行動,対向強靭性の観点から評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.689542442882423
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Humans actively observe the visual surroundings by focusing on salient objects and ignoring trivial details. However, computer vision models based on convolutional neural networks (CNN) often analyze visual input all at once through a single feed-forward pass. In this study, we designed a dual-stream vision model inspired by the human brain. This model features retina-like input layers and includes two streams: one determining the next point of focus (the fixation), while the other interprets the visuals surrounding the fixation. Trained on image recognition, this model examines an image through a sequence of fixations, each time focusing on different parts, thereby progressively building a representation of the image. We evaluated this model against various benchmarks in terms of object recognition, gaze behavior and adversarial robustness. Our findings suggest that the model can attend and gaze in ways similar to humans without being explicitly trained to mimic human attention, and that the model can enhance robustness against adversarial attacks due to its retinal sampling and recurrent processing. In particular, the model can correct its perceptual errors by taking more glances, setting itself apart from all feed-forward-only models. In conclusion, the interactions of retinal sampling, eye movement, and recurrent dynamics are important to human-like visual exploration and inference.
- Abstract（参考訳）: 人間は、静かな物体に焦点をあて、自明な詳細を無視して、視覚的な環境を積極的に観察する。
しかし、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくコンピュータビジョンモデルは、単一のフィードフォワードパスを通じて、視覚的な入力を一度に分析することが多い。
本研究では、人間の脳にインスパイアされたデュアルストリーム視覚モデルを設計した。
このモデルは網膜のような入力層を特徴とし、次の焦点(固定点)を決定する2つのストリームと、固定点を取り巻く視覚を解釈する2つのストリームを含む。
このモデルは、画像認識に基づいて、様々な部分に焦点を当てる度に、一連の固定を通して画像を検査し、画像の表現を段階的に構築する。
このモデルを,物体認識,視線行動,対向強靭性の観点から評価した。
以上の結果から,本モデルは人間の注意を模倣する訓練を受けずに,人間と類似した形で観察し,網膜サンプリングや反復処理による敵の攻撃に対する堅牢性を高めることが可能であることが示唆された。
特に、このモデルは、フィードフォワードのみのモデルとは切り離して、よりよく見ることによって、知覚上のエラーを修正することができる。
結論として, 網膜サンプリング, 眼球運動, リカレントダイナミクスの相互作用は, 人間の視覚的探索や推論において重要である。
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