卷积神经网络的频域解释探索
计算机视觉与模式识别
2020-03-02 v2
摘要
现有的许多卷积神经网络(CNNs)解释方法主要在空间域进行分析,而频域中的模型可解释性很少被研究。据我们所知,尚无从滤波器频率占比角度对现代CNNs进行解释的研究。在这项工作中,我们分析了第一层滤波器的频率特性,因为它是信息入口且相对更便于分析。通过在训练阶段控制不同频率滤波器的比例,评估了网络分类准确率和模型鲁棒性,我们的结果表明其对常见 corruptions 的鲁棒性有重大影响。此外,从频域角度提出了一种在功率谱中带扰动的可学习频率比例调制方法。在 CIFAR-10-C 上的实验表明,ResNet-18 的平均鲁棒性提升 10.97%,且自然准确率下降可忽略。
引用
@article{arxiv.1911.12044,
title = {Exploring Frequency Domain Interpretation of Convolutional Neural Networks},
author = {Zhongfan Jia and Chenglong Bao and Kaisheng Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.12044},
year = {2020}
}
备注
The main conclusion of this paper is ambiguous and cannot be fully supported by the experiments. We decide to withdraw this paper