論文の概要: Benchmarking and Enhancing Disentanglement in Concept-Residual Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00192v1
• Date: Thu, 30 Nov 2023 21:07:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 16:25:27.836518
• Title: Benchmarking and Enhancing Disentanglement in Concept-Residual Models
• Title（参考訳）: 概念レシデントモデルにおける不連続のベンチマークと強化
• Authors: Renos Zabounidis, Ini Oguntola, Konghao Zhao, Joseph Campbell, Simon Stepputtis, Katia Sycara
• Abstract要約: 概念ボトルネックモデル (CBM) は、まず意味論的に意味のある一連の特徴を予測する解釈可能なモデルである。 CBMの性能はエンジニアリングされた機能に依存しており、不完全な概念のセットに苦しむことがある。 本研究は,情報漏洩を解消するための3つの新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.177318966048984
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Concept bottleneck models (CBMs) are interpretable models that first predict a set of semantically meaningful features, i.e., concepts, from observations that are subsequently used to condition a downstream task. However, the model's performance strongly depends on the engineered features and can severely suffer from incomplete sets of concepts. Prior works have proposed a side channel -- a residual -- that allows for unconstrained information flow to the downstream task, thus improving model performance but simultaneously introducing information leakage, which is undesirable for interpretability. This work proposes three novel approaches to mitigate information leakage by disentangling concepts and residuals, investigating the critical balance between model performance and interpretability. Through extensive empirical analysis on the CUB, OAI, and CIFAR 100 datasets, we assess the performance of each disentanglement method and provide insights into when they work best. Further, we show how each method impacts the ability to intervene over the concepts and their subsequent impact on task performance.
• Abstract（参考訳）: 概念ボトルネックモデル (concept bottleneck model, CBM) は、まず、下流タスクの条件付けに使用される観測から意味論的に意味のある一連の特徴、すなわち概念を予測する解釈可能なモデルである。 しかし、モデルの性能は、設計された特徴に強く依存し、不完全な概念セットに苦しむことがある。 以前の研究では、下流タスクへの制約のない情報フローを可能にするサイドチャネル -- 残差 -- を提案しており、モデルパフォーマンスを改善しつつ、解釈可能性には望ましくない情報漏洩も導入している。 本研究は, モデル性能と解釈可能性の臨界バランスを解明し, 概念と残差を解消し, 情報漏洩を緩和する3つの新しい手法を提案する。 CUB、OAI、CIFAR 100データセットの広範な実験分析を通じて、各解離法の性能を評価し、最も機能するタイミングについての洞察を提供する。 さらに,各手法が各概念にどう介入し,その後のタスク性能に影響を及ぼすかを示す。

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