핵심 개념
이 논문은 이미지 분류 시스템의 강인성에 대한 중요성을 강조하며, 이미지 분류 강인성과 설명 강인성이 강하게 상관 관계가 있는 것을 도전합니다. 설명 강인성을 향상시키는 것이 반드시 설명 손실에 대한 입력 손실 랜드스케이프를 평평하게 만들지는 않음을 보여줍니다.
통계
이미지 분류 강인성은 설명 강인성을 향상시키지 않음
분류 강인성과 설명 강인성의 상관 관계에 대한 새로운 시각 제시
인용구
"Increasing explanation robustness does not necessarily result in a flatter input loss landscape in relation to explanation loss."
"Our proposed algorithm effectively influences explanation robustness without altering classification robustness."