論文の概要: Do Concept Bottleneck Models Obey Locality?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01259v1
• Date: Tue, 2 Jan 2024 16:05:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-01-03 13:37:52.652307
• Title: Do Concept Bottleneck Models Obey Locality?
• Title（参考訳）: 概念ボトルネックモデルは局所性に従うか?
• Authors: Naveen Raman, Mateo Espinosa Zarlenga, Juyeon Heo, Mateja Jamnik
• Abstract要約: 概念に基づく学習は、人間の理解可能な概念を通して予測を説明することによって、深層学習モデルの解釈可能性を改善する。 最近の研究は、この仮定がConcept Bottleneck Models(CBM)で成り立たないことを強く示唆している。 CBMは、そのような概念が空間的にも意味的にも局所化されているとき、概念間の条件独立の度合いを捉えている。 その結果,CBMが学習した概念表現の質に疑問を呈し,概念に基づく説明は地域外の変化に対して脆弱である可能性が強く示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.141263815153206
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Concept-based learning improves a deep learning model's interpretability by explaining its predictions via human-understandable concepts. Deep learning models trained under this paradigm heavily rely on the assumption that neural networks can learn to predict the presence or absence of a given concept independently of other concepts. Recent work, however, strongly suggests that this assumption may fail to hold in Concept Bottleneck Models (CBMs), a quintessential family of concept-based interpretable architectures. In this paper, we investigate whether CBMs correctly capture the degree of conditional independence across concepts when such concepts are localised both spatially, by having their values entirely defined by a fixed subset of features, and semantically, by having their values correlated with only a fixed subset of predefined concepts. To understand locality, we analyse how changes to features outside of a concept's spatial or semantic locality impact concept predictions. Our results suggest that even in well-defined scenarios where the presence of a concept is localised to a fixed feature subspace, or whose semantics are correlated to a small subset of other concepts, CBMs fail to learn this locality. These results cast doubt upon the quality of concept representations learnt by CBMs and strongly suggest that concept-based explanations may be fragile to changes outside their localities.
• Abstract（参考訳）: 概念に基づく学習は、人間の理解可能な概念を通して予測を説明することによって、深層学習モデルの解釈可能性を改善する。 このパラダイムの下でトレーニングされたディープラーニングモデルは、ニューラルネットワークが他の概念とは独立して与えられた概念の存在や欠如を予測することができるという仮定に大きく依存している。 しかし、最近の研究は、この仮定が概念ベースの解釈可能なアーキテクチャの4つのファミリーであるConcept Bottleneck Models (CBM) で成り立たないことを強く示唆している。 本稿では,これらの概念が空間的にローカライズされた場合に,cbmsが条件付き独立度を正しく把握するかどうかを,その値を特徴の固定部分集合で完全に定義し,その値を予め定義された概念の固定部分集合にのみ関連付けることで意味論的に検討する。 局所性を理解するために,概念の空間的あるいは意味的局所性以外の特徴の変化が概念予測に与える影響を分析する。 以上の結果から,ある概念の存在が固定された特徴部分空間に局所化されている場合,あるいは意味が他の概念の小さな部分集合と相関している場合においても,CBMはそのような局所性を学習できないことが示唆された。 これらの結果は、CBMが学習した概念表現の質に疑問を呈し、概念に基づく説明が地域外の変化に脆弱である可能性を強く示唆した。

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