論文の概要: Leveraging generative models to characterize the failure conditions of image classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12814v2
• Date: Tue, 05 Nov 2024 09:09:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:56:24.897573
• Title: Leveraging generative models to characterize the failure conditions of image classifiers
• Title（参考訳）: 画像分類器の故障条件を特徴付ける生成モデルの導入
• Authors: Adrien LeCoz, Stéphane Herbin, Faouzi Adjed,
• Abstract要約: 我々は、ジェネレーティブ・ディバイサル・ネットワーク(StyleGAN2)が利用できる高品質画像データの制御可能な分布を生成する能力を活用する。 フェール条件は、生成モデル潜在空間における強い性能劣化の方向として表現される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.018156030818883
• License:
• Abstract: We address in this work the question of identifying the failure conditions of a given image classifier. To do so, we exploit the capacity of producing controllable distributions of high quality image data made available by recent Generative Adversarial Networks (StyleGAN2): the failure conditions are expressed as directions of strong performance degradation in the generative model latent space. This strategy of analysis is used to discover corner cases that combine multiple sources of corruption, and to compare in more details the behavior of different classifiers. The directions of degradation can also be rendered visually by generating data for better interpretability. Some degradations such as image quality can affect all classes, whereas other ones such as shape are more class-specific. The approach is demonstrated on the MNIST dataset that has been completed by two sources of corruption: noise and blur, and shows a promising way to better understand and control the risks of exploiting Artificial Intelligence components for safety-critical applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,与えられた画像分類器の故障条件を特定する問題に対処する。 そこで本研究では,最近のジェネレーティブ・ディバイザリー・ネットワーク(StyleGAN2)による高画質画像データの制御可能な分布を生成する能力を活用し,生成モデル潜時空間における高い性能劣化の方向として故障条件を表現した。 この分析戦略は、複数の汚職源を組み合わせたコーナーケースを発見し、異なる分類器の挙動をより詳細に比較するために用いられる。 劣化の方向は、より良い解釈性のためにデータを生成することで視覚的にレンダリングすることもできる。 画像品質などの劣化はすべてのクラスに影響を与えるが、形状などの劣化はクラス固有のものである。 このアプローチは、ノイズとブラーという2つの汚職源によって完了したMNISTデータセット上で実証されており、安全クリティカルなアプリケーションのために人工知能コンポーネントを利用するリスクをよりよく理解し、制御するための有望な方法を示している。

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