論文の概要: Zero-shot Concept Bottleneck Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09018v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 07:11:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:50:48.224303
• Title: Zero-shot Concept Bottleneck Models
• Title（参考訳）: ゼロショット概念ボトルネックモデル
• Authors: Shin'ya Yamaguchi, Kosuke Nishida, Daiki Chijiwa, Yasutoshi Ida,
• Abstract要約: 概念ボトルネックモデル(CBM)は本質的に解釈可能で、解釈可能なニューラルネットワークモデルである。 ニューラルネットワークを訓練することなく,概念やラベルをゼロショットで予測するテクスツケロ・ショット・コンセプト・ボトルネック・モデル(Z-CBM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.70684428339905
• License:
• Abstract: Concept bottleneck models (CBMs) are inherently interpretable and intervenable neural network models, which explain their final label prediction by the intermediate prediction of high-level semantic concepts. However, they require target task training to learn input-to-concept and concept-to-label mappings, incurring target dataset collections and training resources. In this paper, we present \textit{zero-shot concept bottleneck models} (Z-CBMs), which predict concepts and labels in a fully zero-shot manner without training neural networks. Z-CBMs utilize a large-scale concept bank, which is composed of millions of vocabulary extracted from the web, to describe arbitrary input in various domains. For the input-to-concept mapping, we introduce concept retrieval, which dynamically finds input-related concepts by the cross-modal search on the concept bank. In the concept-to-label inference, we apply concept regression to select essential concepts from the retrieved concepts by sparse linear regression. Through extensive experiments, we confirm that our Z-CBMs provide interpretable and intervenable concepts without any additional training. Code will be available at https://github.com/yshinya6/zcbm.
• Abstract（参考訳）: 概念ボトルネックモデル(CBM)は、本質的に解釈可能で解釈可能なニューラルネットワークモデルであり、ハイレベルなセマンティック概念の中間予測による最終的なラベル予測を説明する。 しかしながら、インプット・トゥ・コンセプトとコンセプト・トゥ・ラベルのマッピングを学び、ターゲットデータセットの収集とトレーニングリソースを取得するためには、ターゲットタスクのトレーニングが必要である。 本稿では、ニューラルネットワークを訓練することなく、概念やラベルをゼロショットで予測する「textit{zero-shot concept bottleneck model} (Z-CBMs)」を提案する。 Z-CBMは、Webから抽出された数百万の語彙からなる大規模な概念バンクを使用して、様々なドメインにおける任意の入力を記述する。 本稿では,概念バンク上でのクロスモーダル検索により,入力関連概念を動的に検索する概念検索について紹介する。 概念とラベルの推論では、疎線形回帰によって得られた概念から重要な概念を選択するために概念回帰を適用する。 広範囲な実験を通して、我々のZ-CBMは追加の訓練なしに解釈可能で解釈可能な概念を提供することを確認した。 コードはhttps://github.com/yshinya6/zcbm.comから入手できる。

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