タグ: Deep Learning

内部表現からの入力データの復元

  • Deep Neural Networks are Surprisingly Reversible: A Baseline for Zero-Shot Inversion [90.7]
    本稿では、内部表現のみを与えられたトレーニングモデルへの入力を復元するゼロショット直接モデル逆変換フレームワークを提案する。 ImageNetの最新の分類モデルでは、20層以上の表現から元の224x224px画像を近似的に復元できることを実証的に示す。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Tue, 13 Jul 2021 18:01:43 GMT)
    • 内部表現から入力画像を戻せるか？を検討した論文。既存手法よりも高速、かつ高精度な復元が可能とのこと。（情報を残すように訓練されているとはいえ）42層後のデータからすら復元ができてるというのは面白い。

Deep Neural Networksの不確実性に関するサーベイ

  • A Survey of Uncertainty in Deep Neural Networks [39.7]
    これは、ニューラルネットワークにおける不確実性推定に関心のある人に、幅広い概要と導入を提供することを目的としている。 最も重要な不確実性源を包括的に紹介し、再現可能なモデル不確実性への分離と、再現可能なデータ不確実性について述べる。 本稿では,ニューラルネットワークのキャリブレーションに対する様々な不確実性,アプローチ,既存のベースラインと実装の概要について論じる。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 7 Jul 2021 16:39:28 GMT)
    • DNNの不確実性を幅広く扱ったサーベイで41ページ、345件の論文を引用と大作。不確実性とのタイトルだが、DNNを社会実装する際の危険性を知るために非常に参考になるとの印象。推定や対策として提案されている手法についての解説もある。
      • 「不確実性の推定」と言われると個人的には違和感があるが……