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In this work, we propose CLass-Enhanced Attentive Response (CLEAR): an approach to visualize and understand the decisions made by deep neural networks (DNNs) given a specific input. CLEAR facilitates the visualization of attentive regions and levels of interest of DNNs during the decision-making process. It also enables the visualization of the most dominant classes associated with these attentive regions of interest. As such, CLEAR can mitigate some of the shortcomings of heatmap-based methods associated with decision ambiguity, and allows for better insights into the decision-making process of DNNs. Quantitative and qualitative experiments across three different datasets demonstrate the efficacy of CLEAR for gaining a better understanding of the inner workings of DNNs during the decision-making process.
Explaining the Unexplained: A CLass-Enhanced Attentive Response (CLEAR) Approach to Understanding Deep Neural Networks

We consider the problem of repeatedly solving a variant of the same dynamic programming problem in successive trials. An instance of the type of problems we consider is to find the optimal binary search tree. At the beginning of each trial, the learner probabilistically chooses a tree with the n keys at the internal nodes and the n+ 1 gaps between keys at the leaves. It is then told the frequencies of the keys and gaps and is charged by the average search cost for the chosen tree. The problem is online because the frequencies can change between trials. The goal is to develop algorithms with the property that their total average search cost (loss) in all trials is close to the total loss of the best tree chosen in hind sight for all trials. The challenge, of course, is that the algorithm has to deal with exponential number of trees. We develop a methodology for tackling such problems for a wide class of dynamic programming algorithms. Our framework allows us to extend online learning algorithms like Hedge [9] and Component Hedge [15] to a significantly wider class of combinatorial objects than was possible before.
Online Dynamic Programming

Résumé : Les tests de pénétration sont une méthodologie pour évaluer la sécurité d’un réseau en générant et exécutant de possibles attaques informatiques. Automatiser cette tâche permet de réaliser des tests réguliers et systématiques. Une question clef est : “Comment générer ces attaques ?” Ce problème se formule naturellement comme de la planification dans l’incertain, plus précisément avec une connaissance incomplète de la configuration du réseau. Les travaux antérieurs emploient de la planification classique, et requièrent de coûteux pré-traitements réduisant cette incertitude par l’application extensive de méthodes de scan. Au contraire, nous modélisons ici le problème de la planification d’attaques à travers des processus de décision markoviens partiellement observables (POMDP). Ceci nous permet de raisonner à propos de la connaissance disponible, et d’employer intelligemment les actions de scan comme faisant partie de l’attaque. Comme on s’y attendrait, cette solution précise ne passe pas à l’échelle. Nous concevons donc une méthode qui repose sur les POMDP pour trouver de bonnes attaques sur des machines individuelles, lesquelles sont recomposées en une attaque sur le réseau complet. Cette décomposition exploite la structure du réseau dans la mesure du possible, faisant des approximations ciblées (seulement) où cela est nécessaire. En évaluant cette méthode sur un jeu de tests industriels adaptés convenablement, nous démontrons son efficacité à la fois en temps de calcul et en qualité de la solution.

Les POMDP font de meilleurs hackers: Tenir compte de l’incertitude dans les tests de pénétration