Wie problematisch ist weißes Rauschen für die reale Verwendung eines DNN?


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Ich habe gelesen, dass tiefe neuronale Netze relativ leicht getäuscht werden können ( Link ), um ein hohes Vertrauen in die Erkennung von synthetischen / künstlichen Bildern zu geben, die vollständig (oder zumindest größtenteils) außerhalb des Vertrauenssubjekts liegen.

Persönlich sehe ich kein großes Problem damit, dass DNN diesen synthetischen / künstlichen Bildern ein hohes Vertrauen verleiht, aber ich denke, dass es ein Problem sein kann, ein hohes Vertrauen in weißes Rauschen ( Link ) zu geben, da dies ein wirklich natürliches Phänomen ist, das die Kamera möglicherweise sieht in der echten Welt.

Wie problematisch ist weißes Rauschen für die reale Verwendung eines DNN? Können solche Fehlalarme durch einfaches Rauschen irgendwie verhindert werden?

Antworten:


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Das weiße Rauschen, das DNNs täuscht, ist nicht wirklich weißes Rauschen. Es wurde auf die gleiche Weise geändert, wie die synthetischen falsch klassifizierten Bilder geändert wurden. Sie müssen viele Eingabepixel genau so ändern, dass diese kleinen Änderungen nicht wahrnehmbar sind, sondern sich über das Netzwerk verbreiten und zu einer Fehlklassifizierung führen. Dies wird nicht zufällig geschehen.


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Ok, wenn ich das richtig verstehe, kann eine solche Fehlklassifizierung mit natürlichem Lärm nicht passieren ... das sind gute Nachrichten :).
Kozuch
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