[Full Picture] 可解释的对抗训练网络模型：Interpreting Adversarially Trained Convolutional Neural Networks-ICML 2019

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Source: blog.csdn.net

May be slightly imbalanced

Summary Analysis Research

1. 解释模型的重要性：随着人工智能应用越来越广泛，解释模型的重要性也越来越突出，因为它可以让人们更加信任和放心地使用人工智能。

2. 对抗训练的作用：对抗训练是目前建立鲁棒模型对抗样本最成功的方法之一，可以通过最小化期望损失函数来提高模型的鲁棒性。

3. Salience map 的作用：Salience map 可以可视化地显示输出对输入图像中每个像素的敏感度和重要性，是解释模型的一种方法。

很遗憾，这篇文章并没有明显的偏见或宣传内容。它主要介绍了一篇关于解释对抗训练卷积神经网络模型的论文，并提供了相关背景知识和实验结果。文章也提到了机器学习模型解释性的重要性，以及一些常用的解释方法。从这个角度来看，文章是比较客观和中立的。

然而，文章可能存在一些片面报道或缺失考虑点。例如，在介绍机器学习模型解释性时，作者只提到了一些相对容易解释的模型类型，并没有深入探讨如何为任意黑盒机器学习模型提供解释。此外，在介绍对抗训练时，作者只简单地介绍了公式和目标函数，并没有详细说明不同攻击方法之间的差异和影响。

总体而言，这篇文章还是比较客观和中立的，但可能需要更全面和深入的探讨某些话题。