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: 翻訳完了
• 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。

関連論文リスト

• Interpretable Few-Shot Image Classification via Prototypical Concept-Guided Mixture of LoRA Experts [79.18608192761512]
  自己説明可能なモデル(SEM)は、視覚認識プロセスをより解釈可能なものにするために、プロトタイプ概念学習(PCL)に依存している。 パラメトリック不均衡と表現の不整合という2つの重要な課題を緩和するFew-Shotプロトタイプ概念分類フレームワークを提案する。 我々のアプローチは、既存のSEMを顕著な差で常に上回っており、5-way 5-shot分類では4.2%-8.7%の相対的な利得がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-05T06:39:43Z)
• Enhancing Interpretable Image Classification Through LLM Agents and Conditional Concept Bottleneck Models [15.97013792698305]
  概念ボトルネックモデル (Concept Bottleneck Models, CBM) は、画像分類を解釈可能で人間可読な概念によって管理されるプロセスに分解する。 環境フィードバックに応答してコンセプトバンクを調整する動的エージェントベースのアプローチを導入する。 また,従来のCBMの概念スコアリング機構の限界を克服するために,条件付き概念ボトルネックモデル(CoCoBM)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-02T05:25:52Z)
• Soft-CAM: Making black box models self-explainable for high-stakes decisions [6.635611625764804]
  畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は医学のような高度な応用に広く使われており、しばしば人間のパフォーマンスを上回っている。 ほとんどの説明法は、既に訓練されたブラックボックスモデルの意思決定プロセスを近似して、ポストホックの帰属に依存している。 我々は、標準CNNアーキテクチャを本質的に解釈可能なものにする、単純で効果的なアプローチであるSoftCAMを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-23T11:15:21Z)
• Language Guided Concept Bottleneck Models for Interpretable Continual Learning [62.09201360376577]
  継続的な学習は、学習した情報を忘れることなく、学習システムが新しい知識を常に獲得することを目的としている。 既存のCLメソッドのほとんどは、モデルパフォーマンスを改善するための学習知識の保存に重点を置いている。 両課題に対処するために,言語指導型概念ボトルネックモデルを統合する新しいフレームワークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-30T02:41:55Z)
• CNN-Transformer Rectified Collaborative Learning for Medical Image Segmentation [60.08541107831459]
  本稿では,医用画像セグメンテーションのための強力なCNNベースモデルとトランスフォーマーベースモデルを学習するための,CNN-Transformer修正協調学習フレームワークを提案する。 具体的には,学生ソフトラベルの誤り領域を適応的に選択・修正する基礎的真理を取り入れた修正ロジット・ワイド・コラボレーティブ・ラーニング(RLCL)戦略を提案する。 また,機能空間におけるCNNベースモデルとTransformerベースモデル間の効果的な知識伝達を実現するために,クラス認識型特徴量協調学習(CFCL)戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-25T01:27:35Z)
• 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)
• AnyCBMs: How to Turn Any Black Box into a Concept Bottleneck Model [7.674744385997066]
  概念ボトルネックモデルは、人間の理解可能な概念の層を統合することにより、ニューラルネットワークの解釈可能性を高める。 AnyCBM"は、既存のトレーニングされたモデルを、計算リソースに最小限の影響を伴って、Concept Bottleneck Modelに変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-26T10:19:04Z)
• MCPNet: An Interpretable Classifier via Multi-Level Concept Prototypes [24.28807025839685]
  我々は、低レベルの特徴の意思決定プロセスに関する洞察が欠如している説明は、完全に忠実でも有用でもないと論じる。 本稿では,クラス認識概念分布(CCD)の損失を通じて,分類目的のマルチレベル概念のプロトタイプ分布を学習・調整する新しいパラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-13T11:13:56Z)
• Sparse Concept Bottleneck Models: Gumbel Tricks in Contrastive Learning [86.15009879251386]
  概念ボトルネックモデル(CBM)を用いた新しいアーキテクチャと説明可能な分類法を提案する。 CBMには、さらなる概念のセットが必要である。 CLIPをベースとしたボトルネックモデルにおいて,スパース隠れ層を用いた精度の大幅な向上を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-04T09:43:43Z)
• Unleashing Network Potentials for Semantic Scene Completion [50.95486458217653]
  本稿では,新しいSSCフレームワーク - Adrial Modality Modulation Network (AMMNet)を提案する。 AMMNetは、モダリティ間の勾配流の相互依存性を可能にするクロスモーダル変調と、動的勾配競争を利用するカスタマイズされた逆トレーニングスキームの2つのコアモジュールを導入している。 AMMNetは最先端のSSC法よりも大きなマージンで優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T11:48:49Z)
• Auxiliary Losses for Learning Generalizable Concept-based Models [5.4066453042367435]
  コンセプト・ボトルネック・モデル (Concept Bottleneck Models, CBM) は導入以来人気を集めている。 CBMは基本的に、モデルの潜在空間を人間に理解可能な高レベルな概念に制限する。 本稿では,協調型コンセプション・ボトルネックモデル(coop-CBM)を提案し,性能トレードオフを克服する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-18T15:50:07Z)
• Concept-Centric Transformers: Enhancing Model Interpretability through Object-Centric Concept Learning within a Shared Global Workspace [1.6574413179773757]
  概念中心変換器は、解釈可能性のための共有グローバルワークスペースの単純かつ効果的な構成である。 本モデルでは,すべての問題に対して,すべてのベースラインの分類精度が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T06:37:39Z)
• Post-hoc Concept Bottleneck Models [11.358495577593441]
  概念ボトルネックモデル (Concept Bottleneck Models, CBM) は、入力を解釈可能な概念のセットにマッピングし、その概念を用いて予測を行う。 CBMは、ボトルネックを学ぶためにトレーニングデータに概念ラベルを必要とするため、実際には制限があり、強い事前訓練されたモデルを活用しない。 解釈可能性の利点を保ちながら、モデル性能を犠牲にすることなく、任意のニューラルネットワークをPCBMに変換することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-31T00:29:26Z)
• Belief Propagation Reloaded: Learning BP-Layers for Labeling Problems [83.98774574197613]
  最も単純な推論手法の1つとして、切り詰められた最大積のBelief伝播を取り上げ、それをディープラーニングモデルの適切なコンポーネントにするために必要となるものを加えます。 このBP-Layerは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の最終ブロックまたは中間ブロックとして使用できる このモデルは様々な密集予測問題に適用可能であり、パラメータ効率が高く、ステレオ、光フロー、セマンティックセグメンテーションにおける堅牢な解を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-13T13:11:35Z)

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。