【せつどう】

摂動(パータベーション) とは?

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💡 元の入力などに加える変化や、その変化分

元のデータや状態に加える変化、またはその変化分。AIでは入力を変えて予測への影響を調べる場合などに使う。誤判定を狙って選んだ敵対的な摂動は一例で、摂動そのものを攻撃だけの意味に限定しない。

📌 このページのポイント
入力へ変化を加えて、反応を見る 敵対的な摂動を使った実験例の模式図 パンダ 元の画像 同じモデル 変化 δ テナガザル 摂動は攻撃だけでなく、予測の分析にも使う どの変化でも誤判定するわけではない
GoodfellowらのGoogLeNetの実験例を模式化。パンダの絵は説明用で実験入力ではない。ランダムな変化ではなく、誤判定を狙って選んだ変化を加えた例。
ひよこ ひよこ
摂動ってAIをだますこと?
ペンギン先生 ペンギン先生
元の入力などに加える変化や変化分のことだよ。AIを誤判定させる目的で選んだ変化は、敵対的な摂動の例。全ての摂動が攻撃というわけではないんだ。
ひよこ ひよこ
攻撃以外にも使うの?
ペンギン先生 ペンギン先生
予測の理由を調べる場合にも使うよ。LIMEの論文では、元の入力の周辺に変化を加えた入力を作り、それぞれの予測を使って局所的な説明を求める。ここでは誤判定させること自体が目的ではないんだ。
ひよこ ひよこ
小さな変化で誤判定する例は?
ペンギン先生 ペンギン先生
Goodfellowらの論文には、パンダの画像へ選んだ小さな変化を加え、GoogLeNetがテナガザルと判定する例があるよ。そのモデルと実験条件での例で、適当なノイズを加えれば、全てのモデルが必ず間違うという意味ではないんだ。
ひよこ ひよこ
人には必ず見えない?
ペンギン先生 ペンギン先生
変化の種類や大きさ、表示条件によるよ。数値上の変化が小さいことと、人が違いに気付かないことは同じ条件ではない。どんな尺度で変化を制限したか、どの入力とモデルで調べたかを確認しよう。
ひよこ ひよこ
対策としては?
ペンギン先生 ペンギン先生
敵対的な入力を含めて学習する敵対的訓練が一つの方法だよ。論文では耐性が改善した実験も、誤判定が残った結果も示されている。調べた攻撃に強くなることと、全ての入力や攻撃に強くなる保証は区別するんだ。
ペンギン
まとめ:ざっくりこれだけ覚えればOK!
「摂動(パータベーション)」って出てきたら「元の入力などに加える変化や、その変化分」と思えばだいたいOK!
📖 おまけ:英語の意味
「Perturbation」 = 乱れ・変化・摂動
💬 AI以外の分野でも使う語だよ。AIの文脈でも、入力に加える変化と、攻撃を目的とするかどうかは区別して読むんだ。

参考資料

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