論文の概要: A Vulnerability of Attribution Methods Using Pre-Softmax Scores

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03305v3
• Date: Tue, 9 Apr 2024 03:41:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 20:36:08.066683
• Title: A Vulnerability of Attribution Methods Using Pre-Softmax Scores
• Title（参考訳）: 事前ソフトマックススコアを用いた帰属法の脆弱性
• Authors: Miguel Lerma, Mirtha Lucas,
• Abstract要約: 本稿では、分類器として機能する畳み込みニューラルネットワークの出力を説明するために使用される帰属手法のカテゴリを含む脆弱性について論じる。 このタイプのネットワークは、入力の知覚できない摂動がモデルの出力を変える可能性のある敵攻撃に弱いことが知られている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3020018305241337
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We discuss a vulnerability involving a category of attribution methods used to provide explanations for the outputs of convolutional neural networks working as classifiers. It is known that this type of networks are vulnerable to adversarial attacks, in which imperceptible perturbations of the input may alter the outputs of the model. In contrast, here we focus on effects that small modifications in the model may cause on the attribution method without altering the model outputs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、分類器として機能する畳み込みニューラルネットワークの出力を説明するために使用される帰属手法のカテゴリを含む脆弱性について論じる。 このタイプのネットワークは、入力の知覚できない摂動がモデルの出力を変える可能性のある敵攻撃に弱いことが知られている。 対照的に、モデル内の小さな修正がモデル出力を変更することなく帰属法に影響を及ぼす影響に焦点を当てる。

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