論文の概要: Do Concept Bottleneck Models Learn as Intended?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04289v1
• Date: Mon, 10 May 2021 12:00:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-11 15:18:00.630765
• Title: Do Concept Bottleneck Models Learn as Intended?
• Title（参考訳）: 概念ボトルネックモデルは意図的に学習するか?
• Authors: Andrei Margeloiu, Matthew Ashman, Umang Bhatt, Yanzhi Chen, Mateja Jamnik, Adrian Weller
• Abstract要約: 概念ボトルネックモデルは、解釈可能性、予測可能性、インターベンタビリティの目標を満たすのに苦労しています。 ポストホック解釈法を用いて,概念が入力空間において意味的に意味のあるものとは対応しないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.842609351878416
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Concept bottleneck models map from raw inputs to concepts, and then from concepts to targets. Such models aim to incorporate pre-specified, high-level concepts into the learning procedure, and have been motivated to meet three desiderata: interpretability, predictability, and intervenability. However, we find that concept bottleneck models struggle to meet these goals. Using post hoc interpretability methods, we demonstrate that concepts do not correspond to anything semantically meaningful in input space, thus calling into question the usefulness of concept bottleneck models in their current form.
• Abstract（参考訳）: 概念ボトルネックモデルは、生の入力から概念へ、そして概念からターゲットへマップします。 このようなモデルは、事前に規定された高レベルの概念を学習手順に取り入れることを目的としており、解釈可能性、予測可能性、インターベンタビリティの3つのデシダータを満たすために動機付けられている。 しかし、概念ボトルネックモデルはこれらの目標を達成するのに苦労している。 ポストホック解釈法を用いて,概念が入力空間において意味的に意味のあるものとは対応しないことを実証し,概念ボトルネックモデルの有用性に疑問を呈する。

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