論文の概要: Concept-Based Explainable Artificial Intelligence: Metrics and Benchmarks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19271v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 16:32:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:03:01.600392
• Title: Concept-Based Explainable Artificial Intelligence: Metrics and Benchmarks
• Title（参考訳）: 概念に基づく説明可能な人工知能:メトリクスとベンチマーク
• Authors: Halil Ibrahim Aysel, Xiaohao Cai, Adam Prugel-Bennett,
• Abstract要約: 概念に基づく説明手法は、機械学習モデルの解釈可能性を改善することを目的としている。 本稿では,大域的重要度,概念存在度,概念位置度という3つの指標を提案する。 多くの場合、ポストホックCBMによって決定される最も重要な概念でさえ、入力画像には存在しないことが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Concept-based explanation methods, such as concept bottleneck models (CBMs), aim to improve the interpretability of machine learning models by linking their decisions to human-understandable concepts, under the critical assumption that such concepts can be accurately attributed to the network's feature space. However, this foundational assumption has not been rigorously validated, mainly because the field lacks standardised metrics and benchmarks to assess the existence and spatial alignment of such concepts. To address this, we propose three metrics: the concept global importance metric, the concept existence metric, and the concept location metric, including a technique for visualising concept activations, i.e., concept activation mapping. We benchmark post-hoc CBMs to illustrate their capabilities and challenges. Through qualitative and quantitative experiments, we demonstrate that, in many cases, even the most important concepts determined by post-hoc CBMs are not present in input images; moreover, when they are present, their saliency maps fail to align with the expected regions by either activating across an entire object or misidentifying relevant concept-specific regions. We analyse the root causes of these limitations, such as the natural correlation of concepts. Our findings underscore the need for more careful application of concept-based explanation techniques especially in settings where spatial interpretability is critical.
• Abstract（参考訳）: 概念的ボトルネックモデル(CBM)のような概念に基づく説明手法は、その決定を人間の理解可能な概念にリンクすることで、機械学習モデルの解釈可能性を改善することを目的としており、そのような概念がネットワークの特徴空間に正確に帰属できるという批判的な仮定のもとである。 しかし、この基礎的な仮定は厳密な検証がなされていない。主な理由は、この分野にはそのような概念の存在と空間的アライメントを評価するための標準メトリクスとベンチマークが欠けているからである。 そこで我々は,概念重要度,概念存在度,概念位置度という3つの指標を提案し,概念アクティベーションを可視化する手法,すなわち概念活性化マッピングを提案する。 ポストホックCBMをベンチマークして、その能力と課題を説明します。 定性的かつ定量的な実験を通して、多くの場合、ポストホックCBMによって決定される最も重要な概念でさえ入力画像には存在しないことが示される。 我々は、概念の自然な相関など、これらの制限の根本原因を分析する。 本研究は,特に空間的解釈可能性の重要性が重要となる環境において,概念に基づく説明手法のより慎重な適用の必要性を明らかにするものである。

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