論文の概要: Energy-Based Concept Bottleneck Models: Unifying Prediction, Concept Intervention, and Probabilistic Interpretations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14142v2
• Date: Mon, 26 Feb 2024 11:33:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 18:36:52.163758
• Title: Energy-Based Concept Bottleneck Models: Unifying Prediction, Concept Intervention, and Probabilistic Interpretations
• Title（参考訳）: エネルギーに基づく概念ボトルネックモデル:統一予測、概念介入、確率的解釈
• Authors: Xinyue Xu, Yi Qin, Lu Mi, Hao Wang, Xiaomeng Li
• Abstract要約: 概念ボトルネックモデル(CBM)は、ブラックボックスのディープラーニングモデルに対する概念ベースの解釈を提供することに成功している。 エネルギーベースコンセプトボトルネックモデル(ECBM)を提案する。 私たちのECBMは、候補(インプット、概念、クラス)の量子化の結合エネルギーを定義するために、ニューラルネットワークのセットを使用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.33960472610483
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing methods, such as concept bottleneck models (CBMs), have been successful in providing concept-based interpretations for black-box deep learning models. They typically work by predicting concepts given the input and then predicting the final class label given the predicted concepts. However, (1) they often fail to capture the high-order, nonlinear interaction between concepts, e.g., correcting a predicted concept (e.g., "yellow breast") does not help correct highly correlated concepts (e.g., "yellow belly"), leading to suboptimal final accuracy; (2) they cannot naturally quantify the complex conditional dependencies between different concepts and class labels (e.g., for an image with the class label "Kentucky Warbler" and a concept "black bill", what is the probability that the model correctly predicts another concept "black crown"), therefore failing to provide deeper insight into how a black-box model works. In response to these limitations, we propose Energy-based Concept Bottleneck Models (ECBMs). Our ECBMs use a set of neural networks to define the joint energy of candidate (input, concept, class) tuples. With such a unified interface, prediction, concept correction, and conditional dependency quantification are then represented as conditional probabilities, which are generated by composing different energy functions. Our ECBMs address both limitations of existing CBMs, providing higher accuracy and richer concept interpretations. Empirical results show that our approach outperforms the state-of-the-art on real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 概念ボトルネックモデル(cbms)のような既存の手法は、ブラックボックスディープラーニングモデルの概念に基づく解釈を提供することに成功している。 通常、入力された概念を予測し、予測された概念から最終クラスラベルを予測する。 However, (1) they often fail to capture the high-order, nonlinear interaction between concepts, e.g., correcting a predicted concept (e.g., "yellow breast") does not help correct highly correlated concepts (e.g., "yellow belly"), leading to suboptimal final accuracy; (2) they cannot naturally quantify the complex conditional dependencies between different concepts and class labels (e.g., for an image with the class label "Kentucky Warbler" and a concept "black bill", what is the probability that the model correctly predicts another concept "black crown"), therefore failing to provide deeper insight into how a black-box model works. これらの制約に対応するために,我々はエネルギーに基づく概念ボトルネックモデル(ecbms)を提案する。 私たちのECBMはニューラルネットワークを使って、候補(インプット、概念、クラス)タプルの結合エネルギーを定義します。 このような統一インターフェースでは、予測、概念補正、条件依存量化は、異なるエネルギー関数を構成することによって生成される条件付き確率として表現される。 我々のECBMは既存のCBMの限界に対処し、より高い精度とよりリッチな概念解釈を提供する。 実験結果から,本手法は実世界のデータセットの最先端性よりも優れていることが示された。

関連論文リスト

• MulCPred: Learning Multi-modal Concepts for Explainable Pedestrian Action Prediction [57.483718822429346]
  MulCPredは、トレーニングサンプルで表されるマルチモーダルな概念に基づいて、その予測を説明する。 MulCPredは複数のデータセットとタスクで評価される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-14T14:15:28Z)
• 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)
• Incremental Residual Concept Bottleneck Models [29.388549499546556]
  Concept Bottleneck Models (CBM) は、ディープニューラルネットワークによって抽出されたブラックボックスの視覚表現を、解釈可能な概念のセットにマッピングする。 本稿では,概念完全性の課題を解決するために,インクリメンタル・Residual Concept Bottleneck Model (Res-CBM)を提案する。 提案手法は,任意のCBMの性能向上を目的としたポストホック処理法として,ユーザ定義の概念バンクに適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-13T12:02:19Z)
• Separable Multi-Concept Erasure from Diffusion Models [52.51972530398691]
  大規模拡散モデルから安全でない概念を排除するために,分離可能なマルチコンセプト消去器(SepME)を提案する。 後者は最適化可能なモデルウェイトを分離し、各ウェイトインクリメントは特定の概念の消去に対応する。 広範囲にわたる実験は, 概念の排除, モデル性能の保存, 各種概念の消去・回復における柔軟性の確保に, アプローチの有効性を示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-03T11:10:57Z)
• Implicit Concept Removal of Diffusion Models [92.55152501707995]
  テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルはしばしば、透かしや安全でない画像のような望ましくない概念を不注意に生成する。 幾何学駆動制御に基づく新しい概念除去手法であるGeom-Erasingを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T17:13:10Z)
• Probabilistic Concept Bottleneck Models [26.789507935869107]
  解釈可能なモデルは、人間の解釈可能な方法で決定を下すように設計されている。 本研究では,信頼性を損なうようなあいまいさの問題に対処する。 確率論的概念ボトルネックモデル(ProbCBM)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-02T14:38:58Z)
• Learn to explain yourself, when you can: Equipping Concept Bottleneck Models with the ability to abstain on their concept predictions [21.94901195358998]
  本稿では、ニューラルネットワークに基づく分類器に、概念ラベルコンポーネントが不確かである場合に、概念予測を控える機能を持たせる方法を示す。 我々のモデルは、その予測に合理性を与えることを学習するが、その理性が正しいことを保証するときだけに限られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T18:07:14Z)
• 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)
• ConceptDistil: Model-Agnostic Distillation of Concept Explanations [4.462334751640166]
  概念に基づく説明は、非技術的人間のためのモデルの解釈可能性ギャップを埋めることを目的としている。 知識蒸留を用いたブラックボックス分類器に概念記述をもたらす方法であるConceptDistilを提案する。 実世界のユースケースでConceptDistilを検証することで、両方のタスクを最適化できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-07T08:58:54Z)
• Concept Bottleneck Models [79.91795150047804]
  現在の最先端モデルは、通常「骨の支柱の存在」のような概念の操作をサポートしない。 トレーニング時に提供される概念を最初に予測し、ラベルを予測するためにこれらの概念を使用するという古典的な考え方を再考する。 X線グレーディングと鳥の識別では、概念ボトルネックモデルが標準のエンドツーエンドモデルと競合する精度を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-09T07:47:28Z)

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。