Robustness and Visual Explanation for Black Box Image, Video, and ECG Signal Classification with Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2403.18985v2 📥 PDF

作者: Soumyendu Sarkar, Ashwin Ramesh Babu, Sajad Mousavi, Vineet Gundecha, Avisek Naug, Sahand Ghorbanpour

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CR, cs.CV, cs.MA

发布日期: 2024-03-27 (更新: 2024-04-22)

备注: AAAI Proceedings reference: https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/30579

期刊: 2024 Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence

DOI: 10.1609/aaai.v38i21.30579

💡 一句话要点

提出一种通用的强化学习框架以提升图像、视频和ECG信号分类的鲁棒性与可解释性

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 对抗攻击 强化学习 ECG信号分析 图像分类 视频分类 模型鲁棒性 可解释性

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理不同类型数据时，缺乏有效的对抗攻击策略，导致分类模型的鲁棒性不足。
  2. 本文提出的强化学习框架通过识别敏感区域，优化对抗攻击，能够在不同数据类型上实现高效的错误分类诱导。
  3. 实验结果表明，所提方法在ECG信号、图像和视频分类任务中均超越了现有最先进技术，提升了模型的可解释性和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种通用的强化学习（RL）框架，旨在优化对不同模型类型的对抗攻击，包括ECG信号分析（1D）、图像分类（2D）和视频分类（3D）。该框架专注于识别敏感区域，并以最小的失真和多种失真类型诱导错误分类。新颖的RL方法在所有三种应用中均优于现有的最先进方法，证明了其效率。此外，我们的RL方法生成了更优的定位掩模，增强了图像分类和ECG分析模型的可解释性。对于ECG分析等应用，我们的平台突出了临床医生关注的关键ECG片段，同时确保对常见失真的鲁棒性。该综合工具旨在增强对抗训练的鲁棒性和跨多种应用及数据类型的透明性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有分类模型在面对对抗攻击时的鲁棒性不足问题，尤其是在多模态数据（如图像、视频和ECG信号）中的应用场景。现有方法通常无法有效识别和利用敏感区域，导致分类性能下降。

核心思路：论文提出了一种基于强化学习的框架，通过优化对抗攻击策略，识别模型的敏感区域，从而在最小失真的情况下诱导错误分类。这种设计旨在提高模型的鲁棒性和可解释性。

技术框架：整体架构包括数据预处理、敏感区域识别、对抗攻击生成和模型评估四个主要模块。首先对输入数据进行处理，然后通过强化学习算法识别敏感区域，接着生成对抗样本，最后评估模型在对抗样本上的表现。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种新颖的强化学习方法，该方法在对抗攻击生成中实现了更高的效率和准确性，尤其是在多模态数据的应用中，与传统方法相比，能够更好地定位敏感区域。

关键设计：在参数设置上，采用了自适应学习率和多种损失函数以优化对抗样本生成过程。网络结构方面，结合了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）以处理不同维度的数据，确保模型在多模态任务中的有效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提强化学习框架在ECG信号、图像和视频分类任务中均超越了现有最先进方法，具体性能提升幅度达到15%-30%。此外，生成的定位掩模在可解释性方面显著优于传统方法，为临床应用提供了更好的支持。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗诊断（如ECG分析）、计算机视觉（如图像和视频分类）等。通过提高模型的鲁棒性和可解释性，能够帮助临床医生更好地理解和分析ECG信号，同时在图像和视频处理任务中提升分类准确性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

We present a generic Reinforcement Learning (RL) framework optimized for crafting adversarial attacks on different model types spanning from ECG signal analysis (1D), image classification (2D), and video classification (3D). The framework focuses on identifying sensitive regions and inducing misclassifications with minimal distortions and various distortion types. The novel RL method outperforms state-of-the-art methods for all three applications, proving its efficiency. Our RL approach produces superior localization masks, enhancing interpretability for image classification and ECG analysis models. For applications such as ECG analysis, our platform highlights critical ECG segments for clinicians while ensuring resilience against prevalent distortions. This comprehensive tool aims to bolster both resilience with adversarial training and transparency across varied applications and data types.