변 세계를 이해한다는 사실을 일찍이 알았습니다. 아기는 자신이나 물체의 움직임에 따라 달라
지는 여러 각도에서 사물을 봅니다.
시각적 인식은 움직임과 시야각에 크게 좌우되므로 물체와 그 경계를 배울 수 있습니다.
DNN
이 객체의 윤곽에 더 중점을 두면 섭동 공격을 실행할 수 없습니다. 유사한 원리가 오디오에도
적용되는데, 특정 광범위한 시간 패턴과 상대적 피치가 이해를 결정합니다. 우리가 세상을 이
해하기 위해 감각 데이터에서 추출하는 두드러진 특성은
DNN
에 의해 추출되는 특성과 분명
히 다릅니다.
가이호스와 그의 연구원들
3
은 이미지넷 데이터(예: 이미지넷
ResNet50
)로 훈련한 합성곱 신
경망은 객체의 윤곽선보다 이미지의 질감에 더 중점을 둔다고 주장합니다. 반대로, 인간은 결
정을 내릴 때 물체의 모양에 더 중점을 둡니다. 연구원들은 모양과 질감 정보가 서로 상충하는
이미지넷에서 생성한 이미지로 이주장을 테스트했습니다. 예를 들어, 논문에서 인용한 [그림
11
-
1
]은 질감과 모양이 서로 상충하는 이미지에서
ResNet50
이 어떻게 질감을 분류하는지 보
여줍니다.
그림
11-1
(
a
) 코끼리 피부 (
b
) 고양이 ...
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