モデルのロバスト性評価に向けた敵対的サンプルとXAIの関係性分析

モデルのロバスト性評価に向けた敵対的サンプルとXAIの関係性分析とは

「モデルのロバスト性評価に向けた敵対的サンプルとXAIの関係性分析」とは、AIモデルが意図しない入力（敵対的サンプル）に対してどれだけ堅牢であるか（ロバスト性）を評価し、その評価プロセスにおいてモデルの判断根拠（説明可能性：XAI）を分析する手法です。敵対的サンプルは、人間には知覚できない微小な摂動を加えることでモデルを誤分類させるように設計された入力データであり、モデルの脆弱性を浮き彫りにします。XAIを用いることで、モデルがなぜ特定の敵対的サンプルに対して誤った予測をしたのか、その内部メカニズムを解明し、ロバスト性向上のための洞察を得ることが可能になります。これは、MLOpsにおけるAIの説明性向上（XAI）という親トピックの一部として、信頼性の高いAIシステム構築に不可欠な要素です。

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