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BeijingForestStudio
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北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心
部门名称
面向深度学习模型的鲁棒性解释方法研究
硕士研究生吴晓豪
2024年12月15日
问题回溯
•相关内容
–2024.06.03夏志豪：《图神经网络的反事实解释方法》
–2024.01.17段学明：《DNN中的理论可解释性》
–2023.11.19夏志豪：《智能模型解释技术及其攻击方法》
2
内容提要
•预期收获
•题目内涵解析
•研究背景与意义
•研究历史与现状
•知识基础
•算法原理
–MeTFA
–RobustAGA
•特点总结与工作展望
•参考文献
3
预期收获
•预期收获
–1.掌握深度学习模型解释方法的基本概念
–2.理解模型鲁棒性解释方法的算法原理
–3.了解模型鲁棒性解释方法的发展趋势和应用前景
4
内涵解析与研究目标
•内涵解析
–解释方法：用于揭示模型决策逻辑的技术，有助于使用者
理解模型是如何基于输入数据做出特定预测或决策
–鲁棒性解释方法：解释方法在面对输入扰动或对抗攻击
时，仍能提供一致的解释结果
输入图像
•研究目标
–面向深度学习模型的可解释性研究
–研究目标模型解释方法鲁棒性的关键问题
–结合深度学习、梯度对齐、正则化等理论
–实现解释方法鲁棒性的提升，同时保持模型准确性
解释图像
5
研究背景与意义
•研究背景
–深度神经网络技术发展迅速，在图像识别、自然语言处理等领域发挥重要作用
–复杂模型的决策过程难以展示，导致使用者对模型决策的信任感降低
–模型的解释方法有受到自然扰动或对抗攻击的风险
•研究意义客户资金
市场环境国家经济走向
–提升使用者对深度学习模型决策过程的信任
–助力深度学习模型在金融、医疗等高度依赖
模型解释性能的领域的应用落地
–促进可信人工智能体系完善与深入发展Bank
证券行情
6
研究历史与现状
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