論文の概要: Concept Bottleneck Model with Additional Unsupervised Concepts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.01459v1
• Date: Thu, 3 Feb 2022 08:30:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-04 21:55:31.071368
• Title: Concept Bottleneck Model with Additional Unsupervised Concepts
• Title（参考訳）: 教師なし概念を付加した概念ボトルネックモデル
• Authors: Yoshihide Sawada, Keigo Nakamura
• Abstract要約: 概念ボトルネックモデル(CBM)に基づく新しい解釈可能なモデルを提案する。 CBMは概念ラベルを使用して、中間層を追加の可視層としてトレーニングする。 これら2つの概念をシームレスにトレーニングし,計算量を削減することにより,教師付き概念と教師なし概念を同時に得ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5939410304994348
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the increasing demands for accountability, interpretability is becoming an essential capability for real-world AI applications. However, most methods utilize post-hoc approaches rather than training the interpretable model. In this article, we propose a novel interpretable model based on the concept bottleneck model (CBM). CBM uses concept labels to train an intermediate layer as the additional visible layer. However, because the number of concept labels restricts the dimension of this layer, it is difficult to obtain high accuracy with a small number of labels. To address this issue, we integrate supervised concepts with unsupervised ones trained with self-explaining neural networks (SENNs). By seamlessly training these two types of concepts while reducing the amount of computation, we can obtain both supervised and unsupervised concepts simultaneously, even for large-sized images. We refer to the proposed model as the concept bottleneck model with additional unsupervised concepts (CBM-AUC). We experimentally confirmed that the proposed model outperformed CBM and SENN. We also visualized the saliency map of each concept and confirmed that it was consistent with the semantic meanings.
• Abstract（参考訳）: 説明責任の要求が高まるにつれ、解釈可能性は現実のAIアプリケーションにとって不可欠な機能になりつつある。 しかし、ほとんどの方法は解釈可能なモデルを訓練するよりも、ポストホックなアプローチを使う。 本稿では,概念ボトルネックモデル(CBM)に基づく新しい解釈可能なモデルを提案する。 cbmは概念ラベルを使用して中間層を追加可視層として訓練する。 しかし, 概念ラベルの数は, この層の大きさを制限しているため, 少数のラベルで高い精度を得ることは困難である。 この問題に対処するために、教師なしの概念と自己説明型ニューラルネットワーク(SENN)で訓練された教師なしの概念を統合する。 これら2つの概念をシームレスにトレーニングし,計算量を削減することにより,大規模画像においても,教師付き概念と教師なし概念を同時に得ることができる。 提案モデルについて,非教師付き概念を付加した概念ボトルネックモデル(CBM-AUC)と呼ぶ。 提案モデルがCBMとSENNより優れていることを確認した。 また,各概念のサリエンシーマップを可視化し,意味的意味と一致していることを確認した。

関連論文リスト

• How to Continually Adapt Text-to-Image Diffusion Models for Flexible Customization? [91.49559116493414]
  本稿では,CIDM(Concept-Incremental Text-to-image Diffusion Model)を提案する。 破滅的な忘れと概念の無視を解決し、新しいカスタマイズタスクを概念的な方法で学習する。 実験により、CIDMが既存のカスタム拡散モデルを上回ることが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T06:47:29Z)
• Discover-then-Name: Task-Agnostic Concept Bottlenecks via Automated Concept Discovery [52.498055901649025]
  ディープニューラルネットワークの「ブラックボックス」問題に対処するために、概念ボトルネックモデル(CBM)が提案されている。 本稿では,典型的なパラダイムを逆転させる新しいCBMアプローチであるDiscover-then-Name-CBM(DN-CBM)を提案する。 我々の概念抽出戦略は、下流のタスクに非依存であり、既にそのモデルに知られている概念を使用するため、効率的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-19T17:50:11Z)
• Concept Bottleneck Models Without Predefined Concepts [26.156636891713745]
  入力に依存した概念選択機構を導入し、すべてのクラスで小さな概念のサブセットが使用されることを保証します。 提案手法は, ダウンストリーム性能を改善し, ブラックボックスモデルの性能ギャップを狭めるものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-04T13:34:50Z)
• Improving Concept Alignment in Vision-Language Concept Bottleneck Models [9.228586820098723]
  概念ボトルネックモデル (Concept Bottleneck Models, CBM) は、クラス予測を行う前に、イメージを人間の解釈可能な概念にマッピングする。 近年のアプローチでは、大規模言語モデル(LLM)にテキスト概念の生成を促すことでCBM構築を自動化する。 LLMによって生成されたものよりも、人間の専門家によって定義された概念でCBMを構築することが望まれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-03T03:02:00Z)
• Improving Intervention Efficacy via Concept Realignment in Concept Bottleneck Models [57.86303579812877]
  概念ボトルネックモデル (Concept Bottleneck Models, CBM) は、人間の理解可能な概念に基づいて、解釈可能なモデル決定を可能にする画像分類である。 既存のアプローチは、強いパフォーマンスを達成するために、画像ごとに多数の人間の介入を必要とすることが多い。 本稿では,概念関係を利用した学習型概念認識介入モジュールについて紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T17:59:01Z)
• Sparse Concept Bottleneck Models: Gumbel Tricks in Contrastive Learning [86.15009879251386]
  概念ボトルネックモデル(CBM)を用いた新しいアーキテクチャと説明可能な分類法を提案する。 CBMには、さらなる概念のセットが必要である。 CLIPをベースとしたボトルネックモデルにおいて,スパース隠れ層を用いた精度の大幅な向上を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-04T09:43:43Z)
• Beyond Concept Bottleneck Models: How to Make Black Boxes Intervenable? [8.391254800873599]
  本稿では,設計によって解釈できない事前学習型ニューラルネットワークに対して,概念に基づく介入を行う手法を提案する。 我々は、インターベンタビリティの概念を概念に基づく介入の有効性の尺度として定式化し、この定義を微調整ブラックボックスに活用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-24T16:02:14Z)
• Auxiliary Losses for Learning Generalizable Concept-based Models [5.4066453042367435]
  コンセプト・ボトルネック・モデル (Concept Bottleneck Models, CBM) は導入以来人気を集めている。 CBMは基本的に、モデルの潜在空間を人間に理解可能な高レベルな概念に制限する。 本稿では,協調型コンセプション・ボトルネックモデル(coop-CBM)を提案し,性能トレードオフを克服する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-18T15:50:07Z)
• Interpreting Pretrained Language Models via Concept Bottlenecks [55.47515772358389]
  事前訓練された言語モデル(PLM)は、様々な自然言語処理タスクにおいて大きな進歩を遂げてきた。 ブラックボックスの性質による解釈可能性の欠如は、責任ある実装に課題をもたらす。 本研究では,人間にとって理解しやすい高レベルで有意義な概念を用いて,PLMを解釈する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-08T20:41:18Z)
• Coarse-to-Fine Concept Bottleneck Models [9.910980079138206]
  この研究は、アンテホック解釈可能性、特に概念ボトルネックモデル(CBM)をターゲットにしている。 我々のゴールは、人間の理解可能な概念を2段階の粒度で、高度に解釈可能な意思決定プロセスを認めるフレームワークを設計することである。 この枠組みでは、概念情報は全体像と一般的な非構造概念の類似性にのみ依存せず、画像シーンのパッチ固有の領域に存在するより粒度の細かい概念情報を発見・活用するために概念階層の概念を導入している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T14:57:31Z)
• Concept Gradient: Concept-based Interpretation Without Linear Assumption [77.96338722483226]
  概念活性化ベクトル(Concept Activation Vector, CAV)は、与えられたモデルと概念の潜在表現の間の線形関係を学習することに依存する。 我々は、線形概念関数を超えて概念に基づく解釈を拡張する概念グラディエント(CG)を提案した。 我々は、CGがおもちゃの例と実世界のデータセットの両方でCAVより優れていることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-31T17:06:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。