論文の概要: Don't trust your eyes: on the (un)reliability of feature visualizations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04719v4
• Date: Thu, 6 Jul 2023 19:03:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-10 15:05:53.310288
• Title: Don't trust your eyes: on the (un)reliability of feature visualizations
• Title（参考訳）: 視線を信じないで - 機能の可視化の信頼性について
• Authors: Robert Geirhos, Roland S. Zimmermann, Blair Bilodeau, Wieland Brendel, Been Kim
• Abstract要約: 本研究では,自然入力上での通常のネットワーク動作から完全に切り離された任意のパターンを視覚的に表現する回路を開発する。 特徴視覚化によって確実に理解できる関数の集合は非常に小さく、一般的なブラックボックスニューラルネットワークを含まないことを理論的に証明する。 将来有望な方法は、より信頼性の高い機能可視化を保証するために、特定の構造を強制するネットワークを開発することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.159131224464996
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: How do neural networks extract patterns from pixels? Feature visualizations attempt to answer this important question by visualizing highly activating patterns through optimization. Today, visualization methods form the foundation of our knowledge about the internal workings of neural networks, as a type of mechanistic interpretability. Here we ask: How reliable are feature visualizations? We start our investigation by developing network circuits that trick feature visualizations into showing arbitrary patterns that are completely disconnected from normal network behavior on natural input. We then provide evidence for a similar phenomenon occurring in standard, unmanipulated networks: feature visualizations are processed very differently from standard input, casting doubt on their ability to "explain" how neural networks process natural images. We underpin this empirical finding by theory proving that the set of functions that can be reliably understood by feature visualization is extremely small and does not include general black-box neural networks. Therefore, a promising way forward could be the development of networks that enforce certain structures in order to ensure more reliable feature visualizations.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークはどのようにピクセルからパターンを抽出するか? 機能の可視化は、最適化によって非常に活性化したパターンを視覚化することで、この重要な質問に答えようとしている。 今日、可視化手法は、機械的な解釈可能性の一種として、ニューラルネットワークの内部動作に関する我々の知識の基礎を形成している。 機能可視化はどの程度信頼できるのか? 我々は,自然入力上での通常のネットワーク動作から完全に切り離された任意のパターンを示すために,特徴可視化を騙すネットワーク回路の開発に着手する。 特徴視覚化は標準入力とは全く異なる処理を受けており、ニューラルネットワークが自然言語をどのように処理するかを「説明」する能力に疑問を呈している。 特徴視覚化によって確実に理解できる関数の集合は極めて小さく、一般的なブラックボックスニューラルネットワークを含まないことを証明した理論によるこの経験的発見を裏付ける。 そのため、より信頼性の高い特徴視覚化を実現するために、特定の構造を強制するネットワークの開発が期待できる。

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