論文の概要: Understanding Inter-Concept Relationships in Concept-Based Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18217v1
- Date: Tue, 28 May 2024 14:20:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-29 18:19:39.652875
- Title: Understanding Inter-Concept Relationships in Concept-Based Models
- Title（参考訳）: 概念モデルにおける概念間関係の理解
- Authors: Naveen Raman, Mateo Espinosa Zarlenga, Mateja Jamnik,
- Abstract要約: 概念モデルによって学習された概念表現を分析し、これらのモデルが概念間の関係を正しく捉えているかどうかを理解する。
まず、最先端の概念に基づくモデルが、安定性と堅牢性に欠ける表現を生成することを実証的に示し、そのような手法は概念間の関係を捉えるのに失敗する。
そこで我々は,概念間関係を利用して概念介入の精度を向上させる新しいアルゴリズムを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.229150338065828
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Concept-based explainability methods provide insight into deep learning systems by constructing explanations using human-understandable concepts. While the literature on human reasoning demonstrates that we exploit relationships between concepts when solving tasks, it is unclear whether concept-based methods incorporate the rich structure of inter-concept relationships. We analyse the concept representations learnt by concept-based models to understand whether these models correctly capture inter-concept relationships. First, we empirically demonstrate that state-of-the-art concept-based models produce representations that lack stability and robustness, and such methods fail to capture inter-concept relationships. Then, we develop a novel algorithm which leverages inter-concept relationships to improve concept intervention accuracy, demonstrating how correctly capturing inter-concept relationships can improve downstream tasks.
- Abstract（参考訳）: 概念に基づく説明可能性法は、人間の理解可能な概念を用いて説明を構築することによって、ディープラーニングシステムに対する洞察を提供する。
人間の推論に関する文献では,課題解決における概念間の関係を活用できることが示されているが,概念ベース手法が概念間関係の豊富な構造を取り入れているかどうかは不明である。
概念モデルによって学習された概念表現を分析し、これらのモデルが概念間の関係を正しく捉えているかどうかを理解する。
まず、最先端の概念に基づくモデルが、安定性と堅牢性に欠ける表現を生成することを実証的に示し、そのような手法は概念間の関係を捉えるのに失敗する。
そこで我々は,概念間関係を利用して概念間干渉の精度を向上させるアルゴリズムを開発し,概念間関係を正確に捉えることによって,下流タスクがいかに改善されるかを示す。
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