論文の概要: On Modifying a Neural Network's Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02655v1
• Date: Sun, 5 Mar 2023 12:09:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-07 18:34:48.102118
• Title: On Modifying a Neural Network's Perception
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークの知覚の修正について
• Authors: Manuel de Sousa Ribeiro and Jo\~ao Leite
• Abstract要約: 本研究では,人間の定義した概念に対して,人工ニューラルネットワークが知覚しているものを修正する手法を提案する。 提案手法を異なるモデルで検証し、実行された操作がモデルによって適切に解釈されているかどうかを評価し、それらに対してどのように反応するかを解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.42658286826597
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Artificial neural networks have proven to be extremely useful models that have allowed for multiple recent breakthroughs in the field of Artificial Intelligence and many others. However, they are typically regarded as black boxes, given how difficult it is for humans to interpret how these models reach their results. In this work, we propose a method which allows one to modify what an artificial neural network is perceiving regarding specific human-defined concepts, enabling the generation of hypothetical scenarios that could help understand and even debug the neural network model. Through empirical evaluation, in a synthetic dataset and in the ImageNet dataset, we test the proposed method on different models, assessing whether the performed manipulations are well interpreted by the models, and analyzing how they react to them.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは極めて有用なモデルであることが証明されており、人工知能などの分野において、最近の複数のブレークスルーを可能にしている。 しかし、これらのモデルが結果にどのように到達するかを人間が解釈するのがいかに難しいかを考えると、それらは通常ブラックボックスと見なされる。 本研究では,人工ニューラルネットワークが特定の人間定義概念に対してどのような認識をしているかを修正し,ニューラルネットワークモデルの理解やデバッグに役立つ仮説的シナリオの生成を可能にする手法を提案する。 実験的な評価、合成データセットおよびimagenetデータセットにおいて、異なるモデル上で提案手法をテストし、実行された操作がモデルによって適切に解釈されているかどうかを評価し、それらにどう反応するかを分析する。

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