論文の概要: Adversarially Robust Medical Classification via Attentive Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14405v1
• Date: Wed, 26 Oct 2022 01:04:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 13:55:35.862431
• Title: Adversarially Robust Medical Classification via Attentive Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 注意的畳み込みニューラルネットワークによる逆ロバスト医療分類
• Authors: Isaac Wasserman
• Abstract要約: 本稿では,CNNをベースとした医療画像分類装置に注意機構を組み込むことによって,犠牲を伴わずにロバストな精度を向上するための信頼性と効果的な戦略を提案する。 この手法は, 典型的なシナリオでは最大16%, 極端な場合では最大2700%の堅牢な精度を向上することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Convolutional neural network-based medical image classifiers have been shown to be especially susceptible to adversarial examples. Such instabilities are likely to be unacceptable in the future of automated diagnoses. Though statistical adversarial example detection methods have proven to be effective defense mechanisms, additional research is necessary that investigates the fundamental vulnerabilities of deep-learning-based systems and how best to build models that jointly maximize traditional and robust accuracy. This paper presents the inclusion of attention mechanisms in CNN-based medical image classifiers as a reliable and effective strategy for increasing robust accuracy without sacrifice. This method is able to increase robust accuracy by up to 16% in typical adversarial scenarios and up to 2700% in extreme cases.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークに基づく医用画像分類器は、特に逆向きの例に影響を受けやすいことが示されている。 このような不安定性は、将来の自動診断では受け入れられない。 統計的対角的サンプル検出法は効果的な防御機構であることが証明されているが、ディープラーニングベースのシステムの基本的脆弱性と、従来的かつ堅牢な精度を共同で最大化するモデルの構築方法を研究するためには、さらなる研究が必要である。 本稿では,CNN ベースの医療画像分類器に注意機構を組み込むことによって,犠牲なく堅牢な精度を向上するための信頼性と効果的な戦略を提案する。 この手法は, 典型的なシナリオでは最大16%, 極端な場合では最大2700%の堅牢な精度を向上することができる。

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