論文の概要: Adversarial Sampling for Fairness Testing in Deep Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02874v1
• Date: Mon, 6 Mar 2023 03:55:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-07 17:20:59.313510
• Title: Adversarial Sampling for Fairness Testing in Deep Neural Network
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークにおけるフェアネステストのための逆サンプリング
• Authors: Tosin Ige, William Marfo, Justin Tonkinson, Sikiru Adewale, Bolanle Hafiz Matti
• Abstract要約: 与えられたデータセット内のさまざまなクラスの画像にわたるディープニューラルネットワークモデルの予測において、公正性をテストするための逆サンプリング。 我々は、元の画像でニューラルネットワークモデルを訓練し、摂動または攻撃された画像でモデルをトレーニングすることはなかった。 モデルに逆方向サンプリングを施すと、逆方向サンプルが属する画像のもともとのカテゴリ/クラスを予測することができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this research, we focus on the usage of adversarial sampling to test for the fairness in the prediction of deep neural network model across different classes of image in a given dataset. While several framework had been proposed to ensure robustness of machine learning model against adversarial attack, some of which includes adversarial training algorithm. There is still the pitfall that adversarial training algorithm tends to cause disparity in accuracy and robustness among different group. Our research is aimed at using adversarial sampling to test for fairness in the prediction of deep neural network model across different classes or categories of image in a given dataset. We successfully demonstrated a new method of ensuring fairness across various group of input in deep neural network classifier. We trained our neural network model on the original image, and without training our model on the perturbed or attacked image. When we feed the adversarial samplings to our model, it was able to predict the original category/ class of the image the adversarial sample belongs to. We also introduced and used the separation of concern concept from software engineering whereby there is an additional standalone filter layer that filters perturbed image by heavily removing the noise or attack before automatically passing it to the network for classification, we were able to have accuracy of 93.3%. Cifar-10 dataset have ten categories of dataset, and so, in order to account for fairness, we applied our hypothesis across each categories of dataset and were able to get a consistent result and accuracy.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,与えられたデータセット内の画像の異なるクラスにまたがるディープニューラルネットワークモデル予測の公平性をテストするために,逆サンプリングの利用に焦点をあてる。 敵攻撃に対する機械学習モデルの堅牢性を保証するために,いくつかのフレームワークが提案されている。 逆行訓練アルゴリズムは、異なるグループ間で精度と堅牢性の相違を引き起こす傾向があるという落とし穴がある。 本研究は,特定のデータセット内の異なるクラスやカテゴリの画像に対するディープニューラルネットワークモデル予測における公平性をテストするために,逆サンプリングを用いた。 ディープニューラルネットワーク分類器において,様々な入力群にまたがる公平性を確保する新しい手法を実証した。 我々は、元の画像でニューラルネットワークモデルを訓練し、摂動または攻撃された画像でモデルをトレーニングすることはなかった。 敵のサンプリングをモデルに送ると、敵のサンプルが属する画像の元のカテゴリ/クラスを予測することができました。 また,関心の分離をソフトウェア工学から切り離し,ノイズやアタックを徹底的に除去して画像の摂動をフィルターする独立したフィルタ層を付加し,分類のために自動的にネットワークに渡すことにより,93.3%の精度を得ることができた。 Cifar-10データセットにはデータセットの10のカテゴリがあり、公平性を考慮し、データセットの各カテゴリに仮説を適用し、一貫性のある結果と精度を得ることができた。

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