PaTAS：基于主观逻辑的神经网络信任传播框架
PaTAS: A Framework for Trust Propagation in Neural Networks Using Subjective Logic
AI 导读
PaTAS 框架基于主观逻辑在神经网络中并行传播信任，为每次预测给出包含信念、不信任与不确定性的信任意见。在真实与对抗数据集上，它能标记依赖受污染数据所学参数的准确预测、无需触发器信息即检出对抗补丁输入，并可在无测试数据时审计训练标签污染。相比输出不确定性等基线，信任传播补充了模型侧信号，机制可扩展至卷积网络。