論文の概要: Counterfactual Concept Bottleneck Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01408v2
• Date: Wed, 09 Oct 2024 12:57:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:29:25.874387
• Title: Counterfactual Concept Bottleneck Models
• Title（参考訳）: ファクトファクト概念ボトルネックモデル
• Authors: Gabriele Dominici, Pietro Barbiero, Francesco Giannini, Martin Gjoreski, Giuseppe Marra, Marc Langheinrich,
• Abstract要約: 現在のディープラーニングモデルは、3つの基本的な問題に同時に対処するように設計されていない。 CF-CBM(CounterFactual Concept Bottleneck Models)を紹介する。 CF-CBMはブラックボックスモデルに匹敵する分類精度を達成する。 我々は,CBMと共同で偽造発電機の訓練を行うことで,2つの重要な改善がもたらされることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.912611528244858
• License:
• Abstract: Current deep learning models are not designed to simultaneously address three fundamental questions: predict class labels to solve a given classification task (the "What?"), simulate changes in the situation to evaluate how this impacts class predictions (the "How?"), and imagine how the scenario should change to result in different class predictions (the "Why not?"). The inability to answer these questions represents a crucial gap in deploying reliable AI agents, calibrating human trust, and improving human-machine interaction. To bridge this gap, we introduce CounterFactual Concept Bottleneck Models (CF-CBMs), a class of models designed to efficiently address the above queries all at once without the need to run post-hoc searches. Our experimental results demonstrate that CF-CBMs: achieve classification accuracy comparable to black-box models and existing CBMs ("What?"), rely on fewer important concepts leading to simpler explanations ("How?"), and produce interpretable, concept-based counterfactuals ("Why not?"). Additionally, we show that training the counterfactual generator jointly with the CBM leads to two key improvements: (i) it alters the model's decision-making process, making the model rely on fewer important concepts (leading to simpler explanations), and (ii) it significantly increases the causal effect of concept interventions on class predictions, making the model more responsive to these changes.
• Abstract（参考訳）: 現在のディープラーニングモデルは、与えられた分類タスク("What?")を解決するためにクラスラベルを予測し、これがクラスの予測にどのように影響するかを評価するために状況の変化をシミュレートし("How?")、シナリオがどのように異なるクラスの予測をもたらすかを想像する("Why not?")。 これらの質問に答えることができないことは、信頼性の高いAIエージェントをデプロイし、人間の信頼を調整し、人間と機械の相互作用を改善する上で重要なギャップである。 このギャップを埋めるために、我々はCounterFactual Concept Bottleneck Models (CF-CBMs)を紹介します。 実験の結果,CF-CBMはブラックボックスモデルや既存のCBMに匹敵する分類精度を実現する("What?")。 さらに、CBMと共同で偽物発生装置の訓練を行うことで、2つの重要な改善がもたらされることを示す。 (i)モデルの意思決定プロセスを変えて、モデルがより重要でない概念(より単純な説明に導かれる)に依存するようにし、 (II)クラス予測に対する概念介入の因果効果を著しく向上させ,これらの変化に対してモデルがより応答しやすくする。

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