論文の概要: Dual Thinking and Perceptual Analysis of Deep Learning Models using Human Adversarial Examples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06967v1
• Date: Tue, 11 Jun 2024 05:50:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 17:25:19.093877
• Title: Dual Thinking and Perceptual Analysis of Deep Learning Models using Human Adversarial Examples
• Title（参考訳）: 対人的事例を用いた深層学習モデルの二重思考と知覚分析
• Authors: Kailas Dayanandan, Anand Sinha, Brejesh Lall,
• Abstract要約: 視覚における双対思考の知覚は、直感的および論理的処理からの推論が異なるイメージを必要とする。 我々は、人間の視覚における二重思考の枠組みの証拠を提供するために、敵対的データセットを導入する。 また,人間の視覚の計算モデルとして分類モデルを用いた場合の批判についても検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.022336433202968
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The dual thinking framework considers fast, intuitive processing and slower, logical processing. The perception of dual thinking in vision requires images where inferences from intuitive and logical processing differ. We introduce an adversarial dataset to provide evidence for the dual thinking framework in human vision, which also aids in studying the qualitative behavior of deep learning models. Our study also addresses a major criticism of using classification models as computational models of human vision by using instance segmentation models that localize objects. The evidence underscores the importance of shape in identifying instances in human vision and shows that deep learning models lack an understanding of sub-structures, as indicated by errors related to the position and number of sub-components. Additionally, the similarity in errors made by models and intuitive human processing indicates that models only address intuitive thinking in human vision.
• Abstract（参考訳）: 二重思考フレームワークは、高速で直感的な処理と遅くて論理的な処理を考慮に入れている。 視覚における双対思考の知覚は、直感的および論理的処理からの推論が異なるイメージを必要とする。 本稿では、人間の視覚における二重思考の枠組みを実証するために、敵対的データセットを導入し、深層学習モデルの定性的行動の研究にも役立てる。 本研究は,物体を局所化するインスタンスセグメンテーションモデルを用いて,人間の視覚の計算モデルとして分類モデルを用いた場合の重大な批判にも対処する。 この証拠は、人間の視覚のインスタンスを識別する際の形状の重要性を強調し、深層学習モデルではサブコンポーネントの位置と数に関する誤りによって示されるように、サブ構造に対する理解が欠如していることを示している。 さらに、モデルによるエラーと直感的なヒューマン処理の類似性は、モデルが人間の視覚における直感的な思考にのみ対応していることを示している。

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