論文の概要: DCBM: Data-Efficient Visual Concept Bottleneck Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11576v2
• Date: Tue, 04 Feb 2025 15:41:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:54:42.703493
• Title: DCBM: Data-Efficient Visual Concept Bottleneck Models
• Title（参考訳）: DCBM: データ効率の良いビジュアルコンセプトボトルネックモデル
• Authors: Katharina Prasse, Patrick Knab, Sascha Marton, Christian Bartelt, Margret Keuper,
• Abstract要約: 概念ボトルネックモデル(CBM)は、人間の理解可能な概念をベースとした予測によって、ニューラルネットワークの解釈可能性を高める。 我々は,解釈可能性を維持しつつ,概念生成時の大規模なサンプルサイズの必要性を低減できるデータ効率のCBMを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.36057999450821
• License:
• Abstract: Concept Bottleneck Models (CBMs) enhance the interpretability of neural networks by basing predictions on human-understandable concepts. However, current CBMs typically rely on concept sets extracted from large language models or extensive image corpora, limiting their effectiveness in data-sparse scenarios. We propose Data-efficient CBMs (DCBMs), which reduce the need for large sample sizes during concept generation while preserving interpretability. DCBMs define concepts as image regions detected by segmentation or detection foundation models, allowing each image to generate multiple concepts across different granularities. This removes reliance on textual descriptions and large-scale pre-training, making DCBMs applicable for fine-grained classification and out-of-distribution tasks. Attribution analysis using Grad-CAM demonstrates that DCBMs deliver visual concepts that can be localized in test images. By leveraging dataset-specific concepts instead of predefined ones, DCBMs enhance adaptability to new domains.
• Abstract（参考訳）: 概念ボトルネックモデル(CBM)は、人間の理解可能な概念をベースとした予測によって、ニューラルネットワークの解釈可能性を高める。 しかし、現在のCBMは通常、大きな言語モデルや広範な画像コーパスから抽出された概念セットに依存しており、データスパースシナリオにおけるその有効性を制限する。 本研究では,データ効率向上のためのCBM(Data- efficient CBMs)を提案する。 DCBMは、概念をセグメンテーションまたは検出基盤モデルによって検出されたイメージ領域として定義し、各イメージが異なる粒度にわたって複数の概念を生成することを可能にする。 これにより、テキスト記述や大規模事前学習への依存を排除し、DCBMを粒度の細かい分類やアウト・オブ・ディストリビューションタスクに適用できる。 Grad-CAMを用いた属性分析は、DCBMがテストイメージにローカライズ可能な視覚概念を提供することを示した。 事前に定義された概念ではなくデータセット固有の概念を活用することで、DCBMは新しいドメインへの適応性を高める。

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