論文の概要: VidModEx: Interpretable and Efficient Black Box Model Extraction for High-Dimensional Spaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02140v1
- Date: Sun, 4 Aug 2024 20:38:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-06 14:56:07.394004
- Title: VidModEx: Interpretable and Efficient Black Box Model Extraction for High-Dimensional Spaces
- Title（参考訳）: VidModEx:高次元空間のための解釈可能かつ効率的なブラックボックスモデル抽出
- Authors: Somnath Sendhil Kumar, Yuvaraj Govindarajulu, Pavan Kulkarni, Manojkumar Parmar,
- Abstract要約: 本稿では,SHAP(SHapley Additive exPlanations)を用いた合成データ生成手法を提案する。
SHAPは、被害者モデルの出力に対する各入力機能の個々のコントリビューションを定量化し、エネルギーベースのGANの最適化を容易にする。
この手法は性能を大幅に向上させ、画像分類モデルの精度を16.45%向上させ、平均26.11%改善し、挑戦的なデータセットで最大33.36%向上するビデオ分類モデルに拡張した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.35998666903987897
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In the domain of black-box model extraction, conventional methods reliant on soft labels or surrogate datasets struggle with scaling to high-dimensional input spaces and managing the complexity of an extensive array of interrelated classes. In this work, we present a novel approach that utilizes SHAP (SHapley Additive exPlanations) to enhance synthetic data generation. SHAP quantifies the individual contributions of each input feature towards the victim model's output, facilitating the optimization of an energy-based GAN towards a desirable output. This method significantly boosts performance, achieving a 16.45% increase in the accuracy of image classification models and extending to video classification models with an average improvement of 26.11% and a maximum of 33.36% on challenging datasets such as UCF11, UCF101, Kinetics 400, Kinetics 600, and Something-Something V2. We further demonstrate the effectiveness and practical utility of our method under various scenarios, including the availability of top-k prediction probabilities, top-k prediction labels, and top-1 labels.
- Abstract（参考訳）: ブラックボックスモデル抽出の分野では、ソフトラベルやサロゲートデータセットに依存する従来の手法は、高次元の入力空間へのスケーリングと、幅広い相互関連クラスの複雑さの管理に苦慮している。
本研究では,SHAP(SHapley Additive exPlanations)を用いた合成データ生成手法を提案する。
SHAPは、被害者モデルの出力に対する各入力機能の個々のコントリビューションを定量化し、エネルギーベースのGANの望ましい出力への最適化を容易にする。
この手法は性能を大幅に向上させ、画像分類モデルの精度が16.45%向上し、平均26.11%向上し、UCF11、UCF101、Kineetics 400、Kineetics 600、Something V2などの挑戦的なデータセットで最大33.36%向上した。
さらに,トップk予測確率,トップk予測ラベル,トップ1ラベルなど,様々なシナリオにおいて提案手法の有効性と実用性を示す。
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