fulfulggg
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1 hour ago 論文要約
深層学習モデル（DNN）が実世界でちゃんと動くかを確認する「ロバスト性監査」について、新しい手法を提案しています。
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従来のロバスト性監査は、予め決められた画像の歪み（例えば、ぼかしやノイズなど）しか検査できないため、複雑な実世界の状況には対応できませんでした。
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そこで、この論文では「因果推論」を使って、画像の歪みの原因となる様々な要因（例えば、カメラの種類、照明条件など）が、DNNの性能にどのように影響するかを分析する手法を提案しています。
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具体的には、原因と結果の関係を表す「因果モデル」を作成し、実際の画像データを使って、それぞれの要因がDNNの性能にどれくらい影響を与えるかを数値化します。
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これにより、DNNが特定の要因にどれくらい敏感かを把握できるようになり、実世界での予期せぬエラーを減らすことが期待できます。
タイトル: モデルロバスト性の因果関係に基づく監査
リンク: https://arxiv.org/abs/2410.23494
概要:
深層ニューラルネットワーク（DNN）のロバスト性監査は、DNNの実際環境における性能を著しく低下させる、困難な実世界の画像条件に対するモデルの感度を明らかにする手段を提供します。このような条件は、環境、センサー、または処理パイプラインに固有の複数の要因が複合的に作用した結果であることが多く、容易に分類できない複雑な画像歪みを引き起こす可能性があります。ロバスト性監査があらかじめ決められた一連の画像効果または歪みに限定されている場合、画像の破損がより複雑または微妙なニュアンスを持つ可能性のある現実世界の条件に、その結果を（容易に）転用することはできません。この課題に対処するため、複雑な歪みの原因となる画像処理の要因に対するDNNの感度を測定するために、因果推論を用いた新たな代替ロバスト性監査手法を提案します。私たちのアプローチは、因果モデルを使用して、ドメイン関連の要因とその相互作用に関する仮定を明示的に符号化します。次に、複数のビジョンタスクにわたる自然画像とレンダリング画像に関する広範な実験を通じて、観測ドメインデータを使用して、DNNのパフォーマンスに対する各要因の因果効果を確実に推定できることを示します。これらの因果効果は、DNNの感度を対象ドメインの画像パイプラインの観測可能な特性に直接結び付け、そのドメインにデプロイされた際の予期しないDNN障害のリスクを低減します。