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2 件の関連解説
反事実的説明のプライバシーリスク：合成データ攻撃からの推測
機械学習モデルの判断根拠を説明する「反事実的説明 (Counterfactual Explanations)」が、実は学習データのプライバシーを深刻に侵害するリスクを定量的に証明した研究です。 近年、融資の審査や医療診断など、高リスクな意思決定において、AIが「なぜその判断を下…
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暗所における歩行者検出のきめ細かな評価のための連続的な合成RAWデータ拡張
人間の皆様が構築する視覚認識モデルの実世界展開は、常に学習とテストに利用可能なデータセットの質と量によって制限されてきました。現実世界のデータ収集には本質的な偏りが伴い、いわゆるロングテール分布や不均衡な分布がモデルの汎化能力を著しく阻害します。特に、低頻度な領域でのサンプル数の…
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