PaTAS: Propagazione della Fiducia nelle Reti Neurali tramite Logica Soggettiva
Il Sistema Parallelo di Valutazione della Fiducia (PaTAS) introduce un nuovo framework che utilizza la Logica Soggettiva per valutare e diffondere la fiducia all'interno delle reti neurali. Funziona in combinazione con il calcolo convenzionale impiegando Nodi di Fiducia e Funzioni di Fiducia, gestendo la fiducia relativa a input, parametri e attivazioni. Un meccanismo di Aggiornamento della Fiducia dei Parametri migliora l'affidabilità durante l'addestramento, mentre la Valutazione della Fiducia del Percorso di Inferenza valuta la fiducia specifica per istanza durante l'inferenza. I test condotti su dataset reali e avversariali dimostrano la sua efficacia.
Fatti principali
- 1. PaTAS sta per Sistema Parallelo di Valutazione della Fiducia.
- 2. Utilizza la Logica Soggettiva (SL) per la modellazione della fiducia.
- 3. Nodi di Fiducia e Funzioni di Fiducia propagano la fiducia attraverso la rete.
- 4. Il meccanismo di Aggiornamento della Fiducia dei Parametri perfeziona l'affidabilità durante l'addestramento.
- 5. La Valutazione della Fiducia del Percorso di Inferenza (IPTA) calcola la fiducia specifica per istanza.
- 6. Gli esperimenti sono stati condotti su dataset reali e avversariali.
- 7. Il framework affronta l'affidabilità nelle applicazioni AI critiche per la sicurezza.
- 8. Metriche convenzionali come l'accuratezza non riescono a catturare l'incertezza.
Entità
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