論文の概要: AdaCBM: An Adaptive Concept Bottleneck Model for Explainable and Accurate Diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02001v1
- Date: Sun, 4 Aug 2024 11:59:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-06 15:45:06.936168
- Title: AdaCBM: An Adaptive Concept Bottleneck Model for Explainable and Accurate Diagnosis
- Title（参考訳）: AdaCBM:説明可能かつ正確な診断のための適応型概念ボトルネックモデル
- Authors: Townim F. Chowdhury, Vu Minh Hieu Phan, Kewen Liao, Minh-Son To, Yutong Xie, Anton van den Hengel, Johan W. Verjans, Zhibin Liao,
- Abstract要約: CLIPやConcept Bottleneck Models(CBM)といったビジョン言語モデルの統合は、ディープニューラルネットワーク(DNN)の決定を説明するための有望なアプローチを提供する。
CLIPは説明可能性とゼロショット分類の両方を提供するが、ジェネリックイメージとテキストデータによる事前トレーニングは、その分類精度と医療画像診断タスクへの適用性を制限する可能性がある。
本稿では, 単純な線形分類システムとして, 幾何学的表現のレンズを通して CBM フレームワークを再検討することによって, 従来と異なるアプローチをとる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.16978432272716
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The integration of vision-language models such as CLIP and Concept Bottleneck Models (CBMs) offers a promising approach to explaining deep neural network (DNN) decisions using concepts understandable by humans, addressing the black-box concern of DNNs. While CLIP provides both explainability and zero-shot classification capability, its pre-training on generic image and text data may limit its classification accuracy and applicability to medical image diagnostic tasks, creating a transfer learning problem. To maintain explainability and address transfer learning needs, CBM methods commonly design post-processing modules after the bottleneck module. However, this way has been ineffective. This paper takes an unconventional approach by re-examining the CBM framework through the lens of its geometrical representation as a simple linear classification system. The analysis uncovers that post-CBM fine-tuning modules merely rescale and shift the classification outcome of the system, failing to fully leverage the system's learning potential. We introduce an adaptive module strategically positioned between CLIP and CBM to bridge the gap between source and downstream domains. This simple yet effective approach enhances classification performance while preserving the explainability afforded by the framework. Our work offers a comprehensive solution that encompasses the entire process, from concept discovery to model training, providing a holistic recipe for leveraging the strengths of GPT, CLIP, and CBM.
- Abstract（参考訳）: CLIPやConcept Bottleneck Models(CBM)といったビジョン言語モデルの統合は、人間によって理解可能な概念を使用して、ディープニューラルネットワーク(DNN)の決定を説明するための有望なアプローチを提供し、DNNのブラックボックスの懸念に対処する。
CLIPは説明可能性とゼロショット分類の両方を提供するが、ジェネリックイメージとテキストデータによる事前トレーニングは、その分類精度と医療画像診断タスクへの適用性を制限し、転写学習問題を生み出す可能性がある。
説明可能性とアドレス転送学習の必要性を維持するため、CBM法はボトルネックモジュールの後、一般的に後処理モジュールを設計する。
しかし、この方法は効果がなかった。
本稿では, 単純な線形分類システムとして, 幾何学的表現のレンズを通して CBM フレームワークを再検討することによって, 従来と異なるアプローチをとる。
この分析により、CBM後の微調整モジュールはシステムの分類結果を再スケール・シフトするだけで、システムの学習能力を十分に活用できないことが判明した。
ソースドメインと下流ドメインのギャップを埋めるために,CLIPとCBMの間に戦略的に配置された適応モジュールを導入する。
このシンプルで効果的なアプローチは、フレームワークが提供する説明可能性を維持しながら、分類性能を高める。
我々の研究は、概念発見からモデルトレーニングまで、プロセス全体を含む包括的なソリューションを提供し、GPT、CLIP、CBMの強みを活用するための総合的なレシピを提供します。
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