プレプリント
J-GLOBAL ID:202202211957521776   整理番号:22P0322080

NICGSlowダウン:ニューラル画像キャプション生成モデルの効率ロバスト性の評価【JST・京大機械翻訳】

NICGSlowDown: Evaluating the Efficiency Robustness of Neural Image Caption Generation Models
著者 (5件):
資料名:
発行年: 2022年03月29日  プレプリントサーバーでの情報更新日: 2022年03月29日
JST資料番号: O7000B  資料種別: プレプリント
記事区分: プレプリント  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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神経画像キャプション生成(NICG)モデルは,視覚理解における優れた性能のため,研究コミュニティから大きな注目を集めている。既存の研究はNICGモデル精度の改善に焦点を合わせ,一方,効率はあまり研究されていない。しかし,多くの実世界アプリケーションはリアルタイムフィードバックを必要とし,NICGモデルの効率性に高度に依存する。最近の研究では,NICGモデルの効率が異なる入力で変化できることを観察した。この観測は,NICGモデルの新しい攻撃表面をもたらし,すなわち,広告は,より多くの計算資源を消費するために,NICGモデルを引き起こすために,入力をわずかに変えることができるかもしれない。そのような効率指向の脅威をさらに理解するために,NICGモデルの効率ロバスト性を評価するために,新しい攻撃アプローチ,NICGSlowDownを提案した。著者らの実験結果は,NICGSlowDownが,NICGモデル待ち時間を483.86%まで増加させる,人間に目立たない摂動を有する画像を生成することができることを示した。本研究は,NICGモデルの効率ロバスト性に関するコミュニティの懸念を高めることができることを期待する。【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
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