論文の概要: Automatic Discovery of Visual Circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14349v1
- Date: Mon, 22 Apr 2024 17:00:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-23 13:17:55.166465
- Title: Automatic Discovery of Visual Circuits
- Title（参考訳）: 視覚回路の自動発見
- Authors: Achyuta Rajaram, Neil Chowdhury, Antonio Torralba, Jacob Andreas, Sarah Schwettmann,
- Abstract要約: 本稿では,視覚モデルにおける視覚的概念の認識の基盤となる計算グラフのサブグラフを抽出するスケーラブルな手法について検討する。
提案手法は, モデル出力に因果的に影響を及ぼす回路を抽出し, これらの回路を編集することで, 敵攻撃から大きな事前学習モデルを守ることができることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.99553804855931
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: To date, most discoveries of network subcomponents that implement human-interpretable computations in deep vision models have involved close study of single units and large amounts of human labor. We explore scalable methods for extracting the subgraph of a vision model's computational graph that underlies recognition of a specific visual concept. We introduce a new method for identifying these subgraphs: specifying a visual concept using a few examples, and then tracing the interdependence of neuron activations across layers, or their functional connectivity. We find that our approach extracts circuits that causally affect model output, and that editing these circuits can defend large pretrained models from adversarial attacks.
- Abstract（参考訳）: これまで、ディープビジョンモデルで人間の解釈可能な計算を実装するネットワークサブコンポーネントの発見のほとんどは、単一ユニットと大量の人的労働の綿密な研究に関わってきた。
本稿では,視覚モデルにおける視覚的概念の認識の基盤となる計算グラフのサブグラフを抽出するスケーラブルな手法について検討する。
本稿では,これらのサブグラフを識別する新しい手法を提案する。いくつかの例を用いて視覚概念を指定した後,層間におけるニューロン活性化の相互依存性,あるいはそれらの機能的接続をトレースする。
提案手法は, モデル出力に因果的に影響を及ぼす回路を抽出し, これらの回路を編集することで, 敵攻撃から大きな事前学習モデルを守ることができることがわかった。
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