이 논문은 이미지 인식 신경망의 강건성 평가에 대한 포괄적인 분석을 제공한다.
강건성의 개념: AI 시스템 및 신경망 모델 수준에서의 강건성 정의와 다른 특성과의 관계를 분석하였다. 강건성은 신뢰할 수 있는 AI를 위한 핵심 특성으로, 입력 데이터 변화에 대한 강건성이 중요하다.
강건성 지표: 국소 강건성과 전역 강건성으로 구분하여 정의하고, 이미지 변형 측정 지표를 정리하였다. 강건성 측정을 위해서는 입력 데이터 변화의 크기와 범위를 효과적으로 정량화하는 것이 중요하다.
강건성 평가 방법: 강건성 검증과 강건성 테스팅으로 구분하여 분석하였다. 검증 방법은 공식적 검증과 통계적 검증을, 테스팅 방법은 적대적 테스팅과 벤치마크 테스팅을 다루었다. 각 방법의 장단점과 적용 가능성을 논의하였다.
향후 과제: 표준화된 강건성 인증 프로세스와 효과적인 강건성 테스팅 벤치마크의 필요성을 제시하였다. 이를 통해 신경망 모델의 강건성을 일관되고 신뢰성 있게 평가할 수 있을 것이다.
다른 언어로
소스 콘텐츠 기반
arxiv.org
더 깊은 질문