論文の概要: Relational Concept Based Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11991v1
• Date: Wed, 23 Aug 2023 08:25:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 15:05:51.298008
• Title: Relational Concept Based Models
• Title（参考訳）: 関係概念に基づくモデル
• Authors: Pietro Barbiero, Francesco Giannini, Gabriele Ciravegna, Michelangelo Diligenti, Giuseppe Marra
• Abstract要約: 概念ベースモデル(CBM)は問題を解くために設計されていないが、関係モデルはCBMとして解釈できない。 実験の結果,リレーショナルCBMは量子化概念に基づく説明の生成を支援することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.281078288592461
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The design of interpretable deep learning models working in relational domains poses an open challenge: interpretable deep learning methods, such as Concept-Based Models (CBMs), are not designed to solve relational problems, while relational models are not as interpretable as CBMs. To address this problem, we propose Relational Concept-Based Models, a family of relational deep learning methods providing interpretable task predictions. Our experiments, ranging from image classification to link prediction in knowledge graphs, show that relational CBMs (i) match generalization performance of existing relational black-boxes (as opposed to non-relational CBMs), (ii) support the generation of quantified concept-based explanations, (iii) effectively respond to test-time interventions, and (iv) withstand demanding settings including out-of-distribution scenarios, limited training data regimes, and scarce concept supervisions.
• Abstract（参考訳）: 概念ベースモデル(CBM)のような解釈可能なディープラーニング手法は、関係的な問題を解決するために設計されていないが、リレーショナルモデルはCBMほど解釈できない。 この問題を解決するために,解釈可能なタスク予測を提供する関係的深層学習手法のファミリーであるリレーショナル概念ベースモデルを提案する。 画像分類からナレッジグラフのリンク予測まで多岐にわたる実験により,関係性cbmが示唆された。 (i)既存の関係性ブラックボックスの一般化性能(非関係性cbmとは対照的に) 二 量化概念に基づく説明の生成を支援すること。 (iii)試験時間介入に効果的に対応すること、及び (四)配当外のシナリオ、限られた訓練データ体制、コンセプト監督の不足等、必要な設定に耐える。

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