Robuste und erklärbare Modelle für Computer Vision mit Deep Learning

核心概念

Diese Dissertation präsentiert verschiedene Ansätze, um Herausforderungen der Robustheit und Erklärbarkeit bei der praktischen Anwendung von Maschinen- und Tiefenlernmodellen in der Computervision zu adressieren.

摘要

Die Dissertation behandelt die Themen Robustheit und Erklärbarkeit von Computervision-Modellen.
Kapitel 3 präsentiert die Verwendung von Radial-Basis-Funktions-Netzwerken (RBF) als Klassifikatoren für Convolutional Neural Networks (CNNs). Dies ermöglicht eine interpretierbare Entscheidungsfindung der Modelle. Es werden Verbesserungen bei der Optimierung von RBFs vorgestellt, die deren Einsatz als Klassifikatoren in modernen Computervision-Architekturen ermöglichen.
Kapitel 4 zeigt, wie Merkmalsantworten von CNNs genutzt werden können, um Adversarial Attacks zu erkennen. Selbst wenn Adversarial Perturbationen für Menschen nicht sichtbar sind, hinterlassen sie detektierbare Spuren in den Merkmalsantworten der Modelle. Dies ermöglicht eine effektive Erkennung solcher Angriffe.
Kapitel 5 präsentiert einen datengetriebenen Ansatz zur Reduktion von Bewegungsartefakten in Cone-Beam-Computertomographie (CBCT)-Scans. Überwachte Lernverfahren werden eingesetzt, um Bewegungsartefakte in den Rohdaten und rekonstruierten Volumen zu reduzieren. Die Methode erzielt eine signifikante Verbesserung der Bildqualität.
Neben den methodischen Beiträgen zu Robustheit und Erklärbarkeit zeigt die Dissertation auch verschiedene Anwendungen von Maschinen- und Tiefenlernverfahren, z.B. in der Affektiven Informatik und Medizinischen Bildgebung.

統計資料

"Die vorgeschlagene Lösung zur Bewegungsartefaktreduktion in CBCT-Scans erzielt eine Verbesserung des PSNR-Werts um über 6 dB."
"Die entwickelten Modelle generalisieren auf Realdaten und wurden von klinischen Experten positiv bewertet."

引述

"Diese Dissertation präsentiert verschiedene Ansätze, um Herausforderungen der Robustheit und Erklärbarkeit bei der praktischen Anwendung von Maschinen- und Tiefenlernmodellen in der Computervision zu adressieren."
"Selbst wenn Adversarial Perturbationen für Menschen nicht sichtbar sind, hinterlassen sie detektierbare Spuren in den Merkmalsantworten der Modelle."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Deep Learning for Robust and Explainable Models in Computer Vision

by Mohammadreza... 於 arxiv.org 03-28-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.18674.pdf

深入探究

Wie können die Erkenntnisse zur Erklärbarkeit und Robustheit von Computervision-Modellen auf andere KI-Anwendungen übertragen werden?

Die Erkenntnisse zur Erklärbarkeit und Robustheit von Computervision-Modellen können auf andere KI-Anwendungen übertragen werden, indem ähnliche Methoden und Techniken angewendet werden. Zum Beispiel können Interpretierbarkeitsmethoden wie Feature-Response-Visualisierungen verwendet werden, um das Verhalten von Modellen in verschiedenen Anwendungen zu verstehen. Robustheitsansätze, die sich mit der Bewältigung von Angriffen und unerwarteten Datenveränderungen befassen, können auch auf andere KI-Modelle angewendet werden, um ihre Zuverlässigkeit zu verbessern. Durch den Transfer dieser Erkenntnisse können KI-Systeme in verschiedenen Anwendungen verlässlicher und transparenter gestaltet werden.

Welche ethischen Überlegungen sind bei der Entwicklung erklärbarer und robuster KI-Systeme zu berücksichtigen?

Bei der Entwicklung erklärbarer und robuster KI-Systeme sind verschiedene ethische Überlegungen zu berücksichtigen. Transparenz und Erklärbarkeit sind entscheidend, um sicherzustellen, dass die Entscheidungen des Systems nachvollziehbar sind und keine unerwünschten oder diskriminierenden Auswirkungen haben. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass die KI-Modelle fair und gerecht sind, insbesondere bei Anwendungen, die sensible Daten oder Entscheidungen betreffen. Datenschutz und Datenschutz müssen ebenfalls berücksichtigt werden, um sicherzustellen, dass die Privatsphäre der Benutzer geschützt ist. Darüber hinaus sollten KI-Systeme so gestaltet sein, dass sie ethischen Grundsätzen und gesetzlichen Vorschriften entsprechen, um negative Auswirkungen auf die Gesellschaft zu vermeiden.

Inwiefern können Erkenntnisse aus der Biologie und Neurowissenschaft die Entwicklung von robusten und erklärbaren künstlichen neuronalen Netzen inspirieren?

Erkenntnisse aus der Biologie und Neurowissenschaft können die Entwicklung von robusten und erklärbaren künstlichen neuronalen Netzen inspirieren, indem sie Einblicke in die Funktionsweise des menschlichen Gehirns liefern. Die Struktur und Funktionsweise biologischer neuronaler Netzwerke können als Inspiration für die Gestaltung effizienter und zuverlässiger künstlicher neuronaler Netze dienen. Konzepte wie neuronale Plastizität und Lernmechanismen im Gehirn können auf KI-Modelle übertragen werden, um ihre Anpassungsfähigkeit und Leistungsfähigkeit zu verbessern. Darüber hinaus können Erkenntnisse über die Verarbeitung sensorischer Informationen im Gehirn dazu beitragen, die Interpretierbarkeit von KI-Modellen zu verbessern, indem sie zeigen, wie komplexe Datenstrukturen analysiert und verarbeitet werden. Durch die Integration biologischer Prinzipien in die Entwicklung von künstlichen neuronalen Netzen können robustere und erklärbare KI-Systeme geschaffen werden.