論文の概要: Do Concept Bottleneck Models Respect Localities?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01259v4
• Date: Mon, 23 Jun 2025 07:43:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.13787
• Title: Do Concept Bottleneck Models Respect Localities?
• Title（参考訳）: コンセプト・ボトルネック・モデルは地域を尊重するのか?
• Authors: Naveen Raman, Mateo Espinosa Zarlenga, Juyeon Heo, Mateja Jamnik,
• Abstract要約: 概念に基づく説明可能性法は、人間の理解可能な仲介者を用いて機械学習モデルの説明を生成する。 我々は,概念予測者が関係する特徴を活用して予測を行うかどうかを,局所性と呼ぶ用語として評価する。 概念予測器は必ずしも明確な概念を区別できないため、実際には多くの概念ベースモデルは局所性を尊重しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.77558378567965
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Concept-based explainability methods use human-understandable intermediaries to produce explanations for machine learning models. These methods assume concept predictions can help understand a model's internal reasoning. In this work, we assess the degree to which such an assumption is true by analyzing whether concept predictors leverage ``relevant'' features to make predictions, a term we call locality. Concept-based models that fail to respect localities also fail to be explainable because concept predictions are based on spurious features, making the interpretation of the concept predictions vacuous. To assess whether concept-based models respect localities, we construct and use three metrics to characterize when models respect localities, complementing our analysis with theoretical results. Each of our metrics captures a different notion of perturbation and assess whether perturbing ``irrelevant'' features impacts the predictions made by a concept predictors. We find that many concept-based models used in practice fail to respect localities because concept predictors cannot always clearly distinguish distinct concepts. Based on these findings, we propose suggestions for alleviating this issue.
• Abstract（参考訳）: 概念に基づく説明可能性法は、人間の理解可能な仲介者を用いて機械学習モデルの説明を生成する。 これらの手法は、概念予測がモデルの内部推論を理解するのに役立つと仮定する。 本研究では,そのような仮定が真である程度を,概念予測者が「関連」特徴を利用して予測を行うかどうかを解析することによって評価する。 局所性を尊重しない概念ベースモデルは、概念予測が素早い特徴に基づいているため説明できないため、概念予測の解釈は曖昧である。 概念に基づくモデルが局所性を尊重するかどうかを評価するため、モデルが局所性を尊重するときに特徴付ける3つの指標を構築し、理論的な結果で解析を補完する。 それぞれのメトリクスは摂動の異なる概念を捉え、摂動の「非関連」な特徴が概念予測者による予測に影響を及ぼすかどうかを評価する。 概念予測器は必ずしも明確な概念を区別できないため、実際には多くの概念ベースモデルは局所性を尊重しない。 これらの知見に基づき,この問題を軽減するための提案を提案する。

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