論文の概要: Improving Intervention Efficacy via Concept Realignment in Concept Bottleneck Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01531v1
• Date: Thu, 2 May 2024 17:59:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 15:25:48.840809
• Title: Improving Intervention Efficacy via Concept Realignment in Concept Bottleneck Models
• Title（参考訳）: 概念ボトルネックモデルにおける概念認識による介入効率の改善
• Authors: Nishad Singhi, Jae Myung Kim, Karsten Roth, Zeynep Akata,
• Abstract要約: 概念ボトルネックモデル (Concept Bottleneck Models, CBM) は、人間の理解可能な概念に基づいて、解釈可能なモデル決定を可能にする画像分類である。 既存のアプローチは、強いパフォーマンスを達成するために、画像ごとに多数の人間の介入を必要とすることが多い。 本稿では,概念関係を利用した学習型概念認識介入モジュールについて紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.86303579812877
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Concept Bottleneck Models (CBMs) ground image classification on human-understandable concepts to allow for interpretable model decisions. Crucially, the CBM design inherently allows for human interventions, in which expert users are given the ability to modify potentially misaligned concept choices to influence the decision behavior of the model in an interpretable fashion. However, existing approaches often require numerous human interventions per image to achieve strong performances, posing practical challenges in scenarios where obtaining human feedback is expensive. In this paper, we find that this is noticeably driven by an independent treatment of concepts during intervention, wherein a change of one concept does not influence the use of other ones in the model's final decision. To address this issue, we introduce a trainable concept intervention realignment module, which leverages concept relations to realign concept assignments post-intervention. Across standard, real-world benchmarks, we find that concept realignment can significantly improve intervention efficacy; significantly reducing the number of interventions needed to reach a target classification performance or concept prediction accuracy. In addition, it easily integrates into existing concept-based architectures without requiring changes to the models themselves. This reduced cost of human-model collaboration is crucial to enhancing the feasibility of CBMs in resource-constrained environments.
• Abstract（参考訳）: 概念ボトルネックモデル (Concept Bottleneck Models, CBM) は、人間の理解可能な概念に基づいて、解釈可能なモデル決定を可能にする画像分類である。 重要なことに、CBMの設計は本質的に人間の介入を可能にしており、専門家のユーザは、解釈可能な方法でモデルの決定行動に影響を与えるために、潜在的に不整合した概念の選択を変更することができる。 しかしながら、既存のアプローチでは、強いパフォーマンスを達成するために、画像ごとに多数の人間の介入を必要とすることが多く、人間のフィードバックを得るのが高価であるシナリオにおいて、実践的な課題を提起する。 本稿では,モデルの最終決定において,ある概念の変更が他の概念の使用に影響を与えない,介入中の概念の独立した処理によって,これが顕著に駆動されることを見出した。 この問題に対処するために,本研究では,概念関係を利用した学習可能な概念介入調整モジュールを導入する。 標準的な実世界のベンチマークでは、概念再編成は介入効果を著しく改善し、対象の分類性能や概念予測精度に到達するために必要な介入回数を大幅に削減できることがわかった。 さらに、モデル自体の変更を必要とせずに、既存のコンセプトベースのアーキテクチャに容易に統合できる。 この人-モデル協力のコスト削減は、資源制約環境におけるCBMの実現可能性を高めるために不可欠である。

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