El Fin Del Conocimiento - Bóveda 6/48 - CVPR - 2019 - ¿Son Todas las Características Creadas Iguales?

graph LR classDef main fill:#f9d4f9, font-weight:bold, font-size:14px classDef deep_learning fill:#f9d4d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef adversarial fill:#d4f9d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef robust_models fill:#d4d4f9, font-weight:bold, font-size:14px classDef applications fill:#f9f9d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef future fill:#d4f9f9, font-weight:bold, font-size:14px Main["¿Son Todas las Características
Creadas Iguales?"] --> A["Fundamentos del Aprendizaje
Profundo"] Main --> B["Ejemplos Adversariales
y Características"] Main --> C["Modelos Robustos
y Entrenamiento"] Main --> D["Aplicaciones de
Modelos Robustos"] Main --> E["Direcciones Futuras
y Desafíos"] A --> A1["El aprendizaje profundo supera a los humanos
en ImageNet 1"] A --> A2["El aprendizaje profundo crea representaciones
de datos significativas 2"] A --> A3["Desafíos: ejemplos adversariales, inestabilidad
generativa 3"] A --> A4["Los modelos utilizan ambos tipos de
características 8"] A --> A5["Los datos contienen características robustas y
no robustas 7"] A --> A6["Las características no robustas son en realidad
predictivas de datos 23"] B --> B1["Perturbaciones imperceptibles engañan a los clasificadores 4"] B --> B2["Datos adversariales mal etiquetados aún
funcionan bien 5"] B --> B3["Las perturbaciones adversariales pueden ser
características significativas 6"] B --> B4["Ejemplos adversariales robustos más
interpretables por humanos 12"] B --> B5["Visualizar neuronas racionaliza los errores del
modelo 18"] B --> B6["La naturaleza de las características no robustas
poco comprendida 30"] C --> C1["ML robusto evita características
no robustas 9"] C --> C2["Los modelos robustos se alinean con
la percepción humana 10"] C --> C3["Los mapas de saliencia robustos coinciden con
las expectativas humanas 11"] C --> C4["Los modelos robustos capturan mejor la
similitud semántica 13"] C --> C5["Las neuronas robustas corresponden a
características interpretables 16"] C --> C6["El entrenamiento robusto mejora la
interpretabilidad del modelo 24"] D --> D1["Optimizaciones simples visualizan representaciones
robustas 14"] D --> D2["Los modelos robustos permiten interpolaciones
semánticas de imágenes 15"] D --> D3["Los modelos robustos permiten adiciones
específicas de atributos 17"] D --> D4["El clasificador robusto realiza varias tareas
de visión 19"] D --> D5["La optimización genera imágenes a partir de
ruido aleatorio 20"] D --> D6["Los clasificadores robustos realizan superresolución,
in-painting 21"] E --> E1["Manipulación interactiva de clases usando
clasificadores robustos 22"] E --> E2["Comprender decisiones requiere características
sensibles para humanos 25"] E --> E3["Las representaciones robustas permiten soluciones
simples de visión 26"] E --> E4["La robustez es útil más allá de la seguridad,
fiabilidad 27"] E --> E5["Refinar la definición de robustez para
alineación humana 28"] E --> E6["Determinar las perturbaciones correctas sigue
siendo un desafío 29"] class Main main class A,A1,A2,A3,A4,A5,A6 deep_learning class B,B1,B2,B3,B4,B5,B6 adversarial class C,C1,C2,C3,C4,C5,C6 robust_models class D,D1,D2,D3,D4,D5,D6 applications class E,E1,E2,E3,E4,E5,E6 future

Resumen:

1.- El aprendizaje profundo ha logrado avances significativos en problemas clave como la clasificación de ImageNet, superando a los humanos.

2.- Se cree que el aprendizaje profundo crea representaciones de datos significativas y genera incrustaciones semánticamente significativas.

3.- A pesar de los éxitos, hay desafíos como la fragilidad ante ejemplos adversariales y la inestabilidad en modelos generativos.

4.- Los ejemplos adversariales pueden engañar a los clasificadores con perturbaciones imperceptibles, planteando preguntas sobre la robustez del modelo.

5.- Un experimento mostró que los clasificadores entrenados con datos adversarialmente perturbados y mal etiquetados aún funcionaron bien en conjuntos de prueba originales.

6.- Esto sugiere que las perturbaciones adversariales pueden corresponder a características significativas, no solo aberraciones.

7.- Los datos contienen características robustas (usadas por humanos) y características no robustas (frágiles pero útiles para la generalización).

8.- Los modelos utilizan tanto características robustas como no robustas para maximizar la precisión, haciéndolos vulnerables a ataques adversariales.

9.- ML robusto busca forzar a los modelos a evitar el uso de características no robustas, cambiando el uso previo de características.

10.- Los modelos robustos pueden tener menor precisión y necesitar más datos de entrenamiento, pero ofrecen beneficios en alineación con la percepción humana.

11.- Los modelos robustos producen mapas de saliencia que se alinean mejor con las expectativas humanas de regiones importantes de la imagen.

12.- Las visualizaciones de ejemplos adversariales para modelos robustos muestran cambios de características más interpretables por humanos.

13.- Los modelos robustos tienen mejores representaciones de características, capturando la similitud semántica de manera más consistente que los modelos estándar.

14.- Las representaciones robustas permiten manipulaciones y visualizaciones de características simples usando técnicas de optimización básicas.

15.- Las interpolaciones semánticas entre imágenes pueden crearse fácilmente usando representaciones de modelos robustos.

16.- Las neuronas individuales en modelos robustos a menudo corresponden a características interpretables por humanos.

17.- La manipulación de características en modelos robustos permite agregar atributos específicos a las imágenes, como rayas.

18.- Los errores de los modelos robustos pueden ser racionalizados visualizando las neuronas responsables de clasificaciones incorrectas.

19.- Un solo clasificador robusto puede realizar varias tareas de visión por computadora que anteriormente requerían modelos generativos complejos.

20.- Técnicas de optimización simples con clasificadores robustos pueden generar imágenes realistas a partir de ruido aleatorio.

21.- Los clasificadores robustos pueden realizar tareas como superresolución y in-painting con optimización simple.

22.- La manipulación interactiva de clases de imágenes es posible usando clasificadores robustos y optimización.

23.- Los ejemplos adversariales revelan la dependencia de los modelos en características no robustas, que en realidad son predictivas de datos.

24.- El entrenamiento robusto impone un uso previo que se alinea más estrechamente con la visión humana y mejora la interpretabilidad del modelo.

25.- Comprender las decisiones del modelo requiere forzarlos a usar características que tengan sentido para los humanos.

26.- Las representaciones robustas permiten soluciones simples a varias tareas de visión por computadora usando técnicas de optimización básicas.

27.- La robustez debe considerarse una herramienta para cualquier tarea de aprendizaje automático, no solo para seguridad o fiabilidad.

28.- La definición de robustez puede necesitar refinamiento para alinearse mejor con la percepción humana y excluir características no deseadas.

29.- Determinar el conjunto correcto de perturbaciones para la robustez es un desafío continuo en el campo.

30.- Las características no robustas son patrones reales en los datos, pero su naturaleza y apariencia siguen siendo poco comprendidas.

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