論文の概要: Analyzing and Explaining Image Classifiers via Diffusion Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17833v1
• Date: Wed, 29 Nov 2023 17:35:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 20:35:25.497339
• Title: Analyzing and Explaining Image Classifiers via Diffusion Guidance
• Title（参考訳）: 拡散誘導による画像分類器の解析と説明
• Authors: Maximilian Augustin, Yannic Neuhaus, Matthias Hein
• Abstract要約: ディープラーニングは、ImageNetのような複雑な画像分類タスク、予期せぬ障害モード、例えばスプリアス機能などに大きな進歩をもたらした。 本稿では、ガイド画像生成のためのフレームワークを用いて、分類器由来の目的を最適化した画像を生成することにより、これらの問題に対処する。 視覚的対実的説明(VCE)による画像分類器の動作と決定、分類器が最大に一致しない画像の解析による系統的誤りの検出、潜在的な刺激的特徴の検証のためのニューロンの可視化について分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.85203645176423
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While deep learning has led to huge progress in complex image classification tasks like ImageNet, unexpected failure modes, e.g. via spurious features, call into question how reliably these classifiers work in the wild. Furthermore, for safety-critical tasks the black-box nature of their decisions is problematic, and explanations or at least methods which make decisions plausible are needed urgently. In this paper, we address these problems by generating images that optimize a classifier-derived objective using a framework for guided image generation. We analyze the behavior and decisions of image classifiers by visual counterfactual explanations (VCEs), detection of systematic mistakes by analyzing images where classifiers maximally disagree, and visualization of neurons to verify potential spurious features. In this way, we validate existing observations, e.g. the shape bias of adversarially robust models, as well as novel failure modes, e.g. systematic errors of zero-shot CLIP classifiers, or identify harmful spurious features. Moreover, our VCEs outperform previous work while being more versatile.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングはImageNetのような複雑な画像分類タスクに大きな進歩をもたらしたが、予期せぬ障害モード、例えばスプリケーション機能を通じて、これらの分類器が野生でいかに確実に機能するかを疑問視する。 さらに、安全クリティカルなタスクでは、彼らの決定のブラックボックスの性質が問題となり、決定を正当化するための説明や方法が緊急に必要となる。 本稿では,誘導画像生成のためのフレームワークを用いて,分類器由来の目的を最適化する画像を生成することで,これらの問題に対処する。 画像分類器の行動と判断を視覚相反的説明(vces)による分析,分類器が最大に不一致となる画像の解析,ニューロンの可視化などにより系統的誤りの検出を行い,潜在的に有意な特徴を検証した。 この方法で、例えば、敵対的ロバストなモデルの形状バイアスや、ゼロショットクリップ分類器の系統的誤り、有害なスプリアス特徴の特定といった新しい失敗モードなど、既存の観察を検証する。 さらに、VCEは、より汎用性の高い以前の作業よりも優れています。

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