論文の概要: Towards Robust and Reliable Concept Representations: Reliability-Enhanced Concept Embedding Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01191v1
- Date: Mon, 03 Feb 2025 09:29:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-05 14:59:26.673550
- Title: Towards Robust and Reliable Concept Representations: Reliability-Enhanced Concept Embedding Model
- Title（参考訳）: ロバストで信頼性の高い概念表現に向けて:信頼性向上された概念埋め込みモデル
- Authors: Yuxuan Cai, Xiyu Wang, Satoshi Tsutsui, Winnie Pang, Bihan Wen,
- Abstract要約: 概念ボトルネックモデル(Concept Bottleneck Models, CBM)は、人間の理解可能な概念を意思決定の中間体として予測することにより、解釈可能性を高めることを目的としている。
概念に関係のない特徴に対する感受性と、異なるサンプルの同じ概念に対する意味的一貫性の欠如である。
本稿では,Reliability-Enhanced Concept Embedding Model (RECEM) を提案する。Reliability-Enhanced Concept Embedding Model (RECEM) は2つの戦略を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.865870813626316
- License:
- Abstract: Concept Bottleneck Models (CBMs) aim to enhance interpretability by predicting human-understandable concepts as intermediates for decision-making. However, these models often face challenges in ensuring reliable concept representations, which can propagate to downstream tasks and undermine robustness, especially under distribution shifts. Two inherent issues contribute to concept unreliability: sensitivity to concept-irrelevant features (e.g., background variations) and lack of semantic consistency for the same concept across different samples. To address these limitations, we propose the Reliability-Enhanced Concept Embedding Model (RECEM), which introduces a two-fold strategy: Concept-Level Disentanglement to separate irrelevant features from concept-relevant information and a Concept Mixup mechanism to ensure semantic alignment across samples. These mechanisms work together to improve concept reliability, enabling the model to focus on meaningful object attributes and generate faithful concept representations. Experimental results demonstrate that RECEM consistently outperforms existing baselines across multiple datasets, showing superior performance under background and domain shifts. These findings highlight the effectiveness of disentanglement and alignment strategies in enhancing both reliability and robustness in CBMs.
- Abstract（参考訳）: 概念ボトルネックモデル(Concept Bottleneck Models, CBM)は、人間の理解可能な概念を意思決定の中間体として予測することにより、解釈可能性を高めることを目的としている。
しかし、これらのモデルはしばしば、信頼性の高い概念表現を保証することの難しさに直面し、下流のタスクに伝播し、特に分布シフトの下でロバスト性を損なう。
概念に依存しない機能(例えば、背景のバリエーション)への感受性と、異なるサンプル間で同じ概念に対する意味的一貫性の欠如である。
これらの制約に対処するため,Reliability-Enhanced Concept Embedding Model (RECEM) を提案する。Reliability-Enhanced Concept Embedding Model (RECEM) は2つの戦略を導入する。
これらのメカニズムは協調して概念の信頼性を改善し、モデルが意味のあるオブジェクト属性に集中し、忠実な概念表現を生成することを可能にする。
実験の結果、RECEMは複数のデータセットで既存のベースラインを一貫して上回り、バックグラウンドやドメインシフト下での優れたパフォーマンスを示している。
これらの知見は, CBMの信頼性とロバスト性を高めるために, 絡み合いとアライメント戦略の有効性を強調した。
関連論文リスト
- On the Fairness, Diversity and Reliability of Text-to-Image Generative Models [49.60774626839712]
マルチモーダル生成モデルは 彼らの公正さ、信頼性、そして誤用の可能性について 批判的な議論を呼んだ
組込み空間における摂動に対する応答を通じてモデルの信頼性を評価するための評価フレームワークを提案する。
本手法は, 信頼できない, バイアス注入されたモデルを検出し, バイアス前駆体の検索を行うための基礎となる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-21T09:46:55Z) - Stochastic Concept Bottleneck Models [8.391254800873599]
概念ボトルネックモデル(CBM)は、人間の理解可能な概念に基づいて最終的な予測を行う有望な解釈可能な手法として登場した。
本稿では,概念の依存関係をモデル化する新しいアプローチであるConcept Bottleneck Models (SCBM)を提案する。
単一概念の介入はすべての関係する概念に影響を与え、介入の有効性を向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-27T15:38:37Z) - Improving Intervention Efficacy via Concept Realignment in Concept Bottleneck Models [57.86303579812877]
概念ボトルネックモデル (Concept Bottleneck Models, CBM) は、人間の理解可能な概念に基づいて、解釈可能なモデル決定を可能にする画像分類である。
既存のアプローチは、強いパフォーマンスを達成するために、画像ごとに多数の人間の介入を必要とすることが多い。
本稿では,概念関係を利用した学習型概念認識介入モジュールについて紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-02T17:59:01Z) - Separable Multi-Concept Erasure from Diffusion Models [52.51972530398691]
大規模拡散モデルから安全でない概念を排除するために,分離可能なマルチコンセプト消去器(SepME)を提案する。
後者は最適化可能なモデルウェイトを分離し、各ウェイトインクリメントは特定の概念の消去に対応する。
広範囲にわたる実験は, 概念の排除, モデル性能の保存, 各種概念の消去・回復における柔軟性の確保に, アプローチの有効性を示すものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-03T11:10:57Z) - Coarse-to-Fine Concept Bottleneck Models [9.910980079138206]
この研究は、アンテホック解釈可能性、特に概念ボトルネックモデル(CBM)をターゲットにしている。
我々のゴールは、人間の理解可能な概念を2段階の粒度で、高度に解釈可能な意思決定プロセスを認めるフレームワークを設計することである。
この枠組みでは、概念情報は全体像と一般的な非構造概念の類似性にのみ依存せず、画像シーンのパッチ固有の領域に存在するより粒度の細かい概念情報を発見・活用するために概念階層の概念を導入している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-03T14:57:31Z) - Sparse Linear Concept Discovery Models [11.138948381367133]
概念ボトルネックモデル(Concept Bottleneck Models, CBM)は、隠蔽層が人間の理解可能な概念に結びついている一般的なアプローチである。
本稿では,Contrastive Language Imageモデルと単一スパース線形層に基づく,シンプルかつ直感的に解釈可能なフレームワークを提案する。
実験により、我々のフレームワークは、最近のCBMアプローチを精度的に上回るだけでなく、一例あたりの疎度も高いことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-21T15:16:19Z) - Understanding and Enhancing Robustness of Concept-based Models [41.20004311158688]
対向摂動に対する概念ベースモデルの堅牢性について検討する。
本稿では、まず、概念ベースモデルのセキュリティ脆弱性を評価するために、さまざまな悪意ある攻撃を提案し、分析する。
そこで我々は,これらのシステムのロバスト性を高めるための,汎用的対人訓練に基づく防御機構を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-29T10:43:51Z) - Concept Embedding Models [27.968589555078328]
概念ボトルネックモデルは、人間のような概念の中間レベルに分類タスクを条件付けすることで、信頼性を促進する。
既存の概念ボトルネックモデルは、高いタスク精度、堅牢な概念に基づく説明、概念に対する効果的な介入の間の最適な妥協を見つけることができない。
本稿では,解釈可能な高次元概念表現を学習することで,現在の精度-vs-解釈可能性トレードオフを超える新しい概念ボトルネックモデルであるConcept Embedding Modelsを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-19T14:49:36Z) - Exploring the Trade-off between Plausibility, Change Intensity and
Adversarial Power in Counterfactual Explanations using Multi-objective
Optimization [73.89239820192894]
自動対物生成は、生成した対物インスタンスのいくつかの側面を考慮すべきである。
本稿では, 対実例生成のための新しい枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-20T15:02:53Z) - Trusted Multi-View Classification with Dynamic Evidential Fusion [73.35990456162745]
信頼型マルチビュー分類(TMC)と呼ばれる新しいマルチビュー分類アルゴリズムを提案する。
TMCは、様々な視点をエビデンスレベルで動的に統合することで、マルチビュー学習のための新しいパラダイムを提供する。
理論的および実験的結果は、精度、堅牢性、信頼性において提案されたモデルの有効性を検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-25T03:48:49Z) - Translational Concept Embedding for Generalized Compositional Zero-shot
Learning [73.60639796305415]
一般合成ゼロショット学習は、ゼロショット方式で属性オブジェクト対の合成概念を学習する手段である。
本稿では,これら2つの課題を統一的なフレームワークで解決するために,翻訳概念の埋め込み(translational concept embedded)という新しいアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-20T21:27:51Z)
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。