論文の概要: Robust Ranking Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14106v1
• Date: Wed, 28 Dec 2022 22:05:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 15:28:35.802756
• Title: Robust Ranking Explanations
• Title（参考訳）: ロバストランキング解説
• Authors: Chao Chen, Chenghua Guo, Guixiang Ma, Xi Zhang, Sihong Xie
• Abstract要約: そこで我々は,より適切な説明頑健度指標として,ランキングの厚みについて提案する。 計算可能性を維持しながらランキングベースの攻撃を緩和するため、厚みのサロゲート境界を導出する。 我々は,多目的手法を用いて勾配に基づく攻撃の収束を解析し,その説明ロバスト性が厚み測定によって測定可能であることを確認する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.522777117570552
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gradient-based explanation is the cornerstone of explainable deep networks, but it has been shown to be vulnerable to adversarial attacks. However, existing works measure the explanation robustness based on $\ell_p$-norm, which can be counter-intuitive to humans, who only pay attention to the top few salient features. We propose explanation ranking thickness as a more suitable explanation robustness metric. We then present a new practical adversarial attacking goal for manipulating explanation rankings. To mitigate the ranking-based attacks while maintaining computational feasibility, we derive surrogate bounds of the thickness that involve expensive sampling and integration. We use a multi-objective approach to analyze the convergence of a gradient-based attack to confirm that the explanation robustness can be measured by the thickness metric. We conduct experiments on various network architectures and diverse datasets to prove the superiority of the proposed methods, while the widely accepted Hessian-based curvature smoothing approaches are not as robust as our method.
• Abstract（参考訳）: グラディエントに基づく説明は説明可能なディープネットワークの基礎であるが、敵の攻撃に弱いことが示されている。 しかし、既存の研究は、人間にとって直感に反しうる$\ell_p$-normに基づいて、説明の堅牢性を測定する。 そこで我々は,より適切な説明頑健度指標として,ランキングの厚みについて提案する。 次に,説明ランキングを操作するための新たな攻撃目標を提案する。 計算可能性を維持しながらランキングベースの攻撃を緩和するため、高価なサンプリングと統合を伴う厚さの境界線を導出する。 グラデーションベース攻撃の収束を多目的法を用いて解析し,説明ロバスト性が厚みメトリックで測定可能であることを確認する。 提案手法の優越性を証明するために,ネットワークアーキテクチャや多種多様なデータセットについて実験を行ったが,広く受け入れられているヘッセン型曲率平滑化手法は,本手法ほど頑健ではない。

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