論文の概要: Trustworthy Large Models in Vision: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09680v1
• Date: Thu, 16 Nov 2023 08:49:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 15:32:36.735858
• Title: Trustworthy Large Models in Vision: A Survey
• Title（参考訳）: 信頼できる大規模ビジョンモデル:サーベイ
• Authors: Ziyan Guo and Jun Liu
• Abstract要約: 大規模モデル(LM)の急速な進歩は、近年、顕著な成績で様々なディープラーニングの分野に革命をもたらした。 LMは、強力なパフォーマンスだが信頼できない振る舞いのために、学界や業界によってますます批判され、批判されている。 言語における信頼できるLMに関する文献が豊富にあるにもかかわらず、視覚におけるLMの信頼性を特に調査する体系的な調査はいまだに残っていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.755810523109917
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid progress of Large Models (LMs) has recently revolutionized various fields of deep learning with remarkable grades, ranging from Natural Language Processing (NLP) to Computer Vision (CV). However, LMs are increasingly challenged and criticized by academia and industry due to their powerful performance but untrustworthy behavior, which urgently needs to be alleviated in reliable methods. Despite the abundance of literature on trustworthy LMs in language, a systematic survey specifically delving into the trustworthiness of LMs in vision remains absent. In order to mitigate this gap, we summarize four relevant concerns that obstruct the trustworthy usage in vision of LMs in this survey, including 1) human misuse, 2) vulnerability, 3) inherent issue and 4) interpretability. By highlighting corresponding challenge, countermeasures, and discussion in each topic, we hope this survey will facilitate readers' understanding of the field, promote alignment of LMs with human expectations and enable trustworthy LMs to serve as welfare rather than disaster for human society.
• Abstract（参考訳）: 大規模モデル(LM)の急速な進歩は、最近、自然言語処理(NLP)からコンピュータビジョン(CV)まで、様々な分野の深層学習に革命をもたらした。 しかし、LMは強力な性能を持つが信頼できない行動のため、学界や業界によってますます批判され、信頼性の高い方法で緊急に緩和する必要がある。 言語における信頼できるLMに関する文献が豊富にあるにもかかわらず、視覚におけるLMの信頼性を特に調査する体系的な調査はいまだに残っていない。 このギャップを緩和するために,本調査におけるlmsの視点における信頼に値する利用を妨げる4つの懸念を要約する。 1)人間の誤用。 2)脆弱性。 3)本質的な問題 4) 解釈可能。 本調査は,各トピックにおける課題,対策,議論を強調することにより,読者のフィールド理解を促進し,LMと人間の期待の一致を促進し,信頼性の高いLMを人間社会の災害ではなく福祉として機能させることを期待する。

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