論文の概要: Provable Robust Saliency-based Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14106v3
• Date: Sat, 8 Jul 2023 17:57:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 18:54:27.355027
• Title: Provable Robust Saliency-based Explanations
• Title（参考訳）: 確率ロバスト性に基づく説明
• Authors: Chao Chen, Chenghua Guo, Guixiang Ma, Ming Zeng, Xi Zhang, Sihong Xie
• Abstract要約: R2ETは, モデル精度を維持しつつ, ステルス攻撃下でのロバスト性が高いことを示す。 ネットワークアーキテクチャとデータモダリティの幅広い実験により、R2ETはモデル精度を維持しながら、ステルス攻撃下でのロバスト性が高い説明が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.217374556142484
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robust explanations of machine learning models are critical to establishing human trust in the models. The top-$k$ intersection is widely used to evaluate the robustness of explanations. However, most existing attacking and defense strategies are based on $\ell_p$ norms, thus creating a mismatch between the evaluation and optimization objectives. To this end, we define explanation thickness for measuring top-$k$ salient features ranking stability, and design the \textit{R2ET} algorithm based on a novel tractable surrogate to maximize the thickness and stabilize the top salient features efficiently. Theoretically, we prove a connection between R2ET and adversarial training; using a novel multi-objective optimization formulation and a generalization error bound, we further prove that the surrogate objective can improve both the numerical and statistical stability of the explanations. Experiments with a wide spectrum of network architectures and data modalities demonstrate that R2ET attains higher explanation robustness under stealthy attacks while retaining model accuracy.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルのロバストな説明は、モデルに対する人間の信頼を確立する上で重要である。 最高$kの交差点は説明の堅牢性を評価するために広く使われている。 しかし、既存の攻撃および防御戦略の多くは$\ell_p$ノルムに基づいているため、評価と最適化の目的のミスマッチが生じる。 この目的のために,1k$サルエント特徴のランク付け安定性を測定するための説明厚みを定義し,その厚みを最大化し,最上位サルエント特徴を効率的に安定化するために,新しいトラクタブルサーロゲートに基づく \textit{r2et} アルゴリズムを設計する。 理論的には、R2ETと対向訓練の関連性を証明し、新しい多目的最適化定式化と一般化誤差境界を用いて、代理目的が説明の数値的および統計的安定性の両方を改善することを証明した。 ネットワークアーキテクチャとデータモダリティの幅広い実験により、R2ETはモデル精度を維持しながら、ステルス攻撃下でのロバスト性が高い説明が得られることが示された。

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