Adversarial Doodlesを用いることで、人間が描いた落書きの形状と分類器の出力との関係について、いくつかの重要な洞察が得られる。まず、特定の形状が分類器に与える影響を観察することで、どのような形状が特定のクラスに対して誤分類を引き起こすかを理解できる。例えば、ヘリコプターの画像に小さな円を3つ追加することで、ResNet-50分類器がそれを飛行機として誤分類することが示された。このような具体的な事例は、分類器がどのように特徴を捉え、どのような視覚的要素が誤分類を引き起こすかを明らかにする手助けとなる。また、これにより、分類器の内部メカニズムに対する理解が深まり、今後のモデル改善や防御策の設計に役立つ可能性がある。さらに、異なる形状の落書きがどのように異なるクラスに影響を与えるかを調査することで、より広範なパターンやトレンドを特定し、分類器の脆弱性を理解するための基盤を築くことができる。