論文の概要: Improving Model's Focus Improves Performance of Deep Learning-Based Synthetic Face Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00818v1
• Date: Wed, 1 Mar 2023 20:39:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-03 16:54:51.931052
• Title: Improving Model's Focus Improves Performance of Deep Learning-Based Synthetic Face Detectors
• Title（参考訳）: 深層学習型顔検出装置の性能向上のためのモデル焦点の改善
• Authors: Jacob Piland, Adam Czajka, and Christopher Sweet
• Abstract要約: エントロピーを低くすることで、モデルのフォーカスを改善することで、オープンセットのシナリオでより良く機能するモデルが得られることを示す。 また、モデルの損失関数が正規分類、モデルの焦点の低エントロピー、人間の指導力の3つの側面をブレンドした場合、最適性能が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.37387505927931
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning-based models generalize better to unknown data samples after being guided "where to look" by incorporating human perception into training strategies. We made an observation that the entropy of the model's salience trained in that way is lower when compared to salience entropy computed for models training without human perceptual intelligence. Thus the question: does further increase of model's focus, by lowering the entropy of model's class activation map, help in further increasing the performance? In this paper we propose and evaluate several entropy-based new loss function components controlling the model's focus, covering the full range of the level of such control, from none to its "aggressive" minimization. We show, using a problem of synthetic face detection, that improving the model's focus, through lowering entropy, leads to models that perform better in an open-set scenario, in which the test samples are synthesized by unknown generative models. We also show that optimal performance is obtained when the model's loss function blends three aspects: regular classification, low-entropy of the model's focus, and human-guided saliency.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングベースのモデルは、人間の知覚をトレーニング戦略に組み込むことで、"見る場所"を導かれた後、未知のデータサンプルにより良い一般化を行います。 我々は,人間の知覚知を伴わないモデルトレーニングで計算されたサルテンスエントロピーと比較して,モデルサルテンスのエントロピーが低くなることを観察した。 したがって、モデルのクラスのアクティベーションマップのエントロピーを下げることで、モデルのフォーカスをさらに増やすことは、パフォーマンスの向上に役立つのだろうか? 本稿では,モデルの焦点を制御するエントロピーに基づく新たな損失関数コンポーネントを提案し,その「攻撃的」最小化まで,その制御レベルの全範囲をカバーする。 本稿では, 合成顔検出の問題を用いて, エントロピーの低下によるモデル焦点の向上が, 未知の生成モデルによりテストサンプルを合成するオープンセットシナリオにおいて, より優れた結果をもたらすことを示す。 また,モデルの損失関数が3つの側面(正規分類,モデルの焦点の低エントロピー,ヒューマンガイド付き塩分)を混合した場合,最適性能が得られることを示した。

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