Manipulating Feature Visualizations with Gradient Slingshots

📄 arXiv: 2401.06122v4 📥 PDF

作者: Dilyara Bareeva, Marina M. -C. Höhne, Alexander Warnecke, Lukas Pirch, Klaus-Robert Müller, Konrad Rieck, Sebastian Lapuschkin, Kirill Bykov

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2024-01-11 (更新: 2026-01-20)

备注: Accepted to NeurIPS 2025

💡 一句话要点

提出Gradient Slingshots以解决特征可视化信任性问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 特征可视化 深度学习 模型解释 安全性评估 优化算法

📋 核心要点

  1. 现有的特征可视化方法在解释深度学习模型时的可信度受到质疑，缺乏对其可靠性的深入研究。
  2. 本文提出Gradient Slingshots方法，通过操控特征激活的轨迹，实现对特征可视化的有效操控，而无需改变模型架构。
  3. 实验结果表明，该方法能够将真实的特征可视化替换为任意目标，揭示了FV的潜在漏洞，并提出了有效的防御策略。

📝 摘要（中文）

特征可视化（FV）是一种广泛应用于解释深度神经网络（DNN）学习概念的技术，旨在合成最大激活特征的输入模式。尽管FV的应用日益普及，但其解释的可信度却受到有限关注。本文提出了一种新方法Gradient Slingshots，能够在不修改模型架构或显著降低性能的情况下操控FV。通过在特征激活景观的离散区域中塑造新的轨迹，我们迫使优化过程收敛到预定义的可视化。我们在多种DNN架构上评估了该方法，展示了其将真实FV替换为任意目标的能力。这一结果揭示了一个关键漏洞：仅依赖FV的审计者可能接受完全虚构的解释。为降低这一风险，我们提出了一种简单的防御措施，并定量展示了其有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决特征可视化（FV）在深度神经网络中的可信度问题。现有方法未能充分考虑FV解释的可靠性，可能导致误导性结果。

核心思路：Gradient Slingshots方法通过在特征激活景观的离散区域内塑造新的优化轨迹，强制优化过程收敛到预定义的可视化，从而实现对FV的操控。

技术框架：该方法的整体架构包括特征激活景观的分析、轨迹塑造和优化过程的调整。主要模块包括特征提取、目标设定和优化算法。

关键创新：Gradient Slingshots的核心创新在于其能够在不改变模型架构的情况下，操控FV的生成过程，显著提高了FV的灵活性和可控性。

关键设计：在实现过程中，关键参数包括优化算法的选择、损失函数的设计，以及特征激活景观的离散区域的定义，这些设计确保了优化过程的有效性和稳定性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，Gradient Slingshots能够将真实的特征可视化替换为任意目标，揭示了特征可视化的潜在漏洞。通过定量分析，提出的防御措施有效降低了误导性解释的风险，提升了模型的安全性和可靠性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括深度学习模型的可解释性、模型审计和安全性评估。通过提高特征可视化的可信度，Gradient Slingshots可以帮助研究人员和开发者更好地理解和信任深度学习模型的决策过程，从而在医疗、金融等关键领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Feature Visualization (FV) is a widely used technique for interpreting concepts learned by Deep Neural Networks (DNNs), which synthesizes input patterns that maximally activate a given feature. Despite its popularity, the trustworthiness of FV explanations has received limited attention. We introduce Gradient Slingshots, a novel method that enables FV manipulation without modifying model architecture or significantly degrading performance. By shaping new trajectories in off-distribution regions of a feature's activation landscape, we coerce the optimization process to converge to a predefined visualization. We evaluate our approach on several DNN architectures, demonstrating its ability to replace faithful FVs with arbitrary targets. These results expose a critical vulnerability: auditors relying solely on FV may accept entirely fabricated explanations. To mitigate this risk, we propose a straightforward defense and quantitatively demonstrate its effectiveness.