論文の概要: Causally Reliable Concept Bottleneck Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04363v1
• Date: Thu, 06 Mar 2025 12:06:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 16:01:06.584567
• Title: Causally Reliable Concept Bottleneck Models
• Title（参考訳）: 因果信頼概念ボトルネックモデル
• Authors: Giovanni De Felice, Arianna Casanova Flores, Francesco De Santis, Silvia Santini, Johannes Schneider, Pietro Barbiero, Alberto Termine,
• Abstract要約: 我々はemphCausally reliable Concept Bottleneck Models (C$2$BMs)を提案する。 C$2$BMsは実世界の因果メカニズムのモデルに従って構成された概念のボトルネックを通じて推論を強制する。 C$2$BMはより解釈可能で、因果的信頼性があり、標準不透明モデルやコンセプトベースモデルのような介入に対する応答性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.411356026951205
• License:
• Abstract: Concept-based models are an emerging paradigm in deep learning that constrains the inference process to operate through human-interpretable concepts, facilitating explainability and human interaction. However, these architectures, on par with popular opaque neural models, fail to account for the true causal mechanisms underlying the target phenomena represented in the data. This hampers their ability to support causal reasoning tasks, limits out-of-distribution generalization, and hinders the implementation of fairness constraints. To overcome these issues, we propose \emph{Causally reliable Concept Bottleneck Models} (C$^2$BMs), a class of concept-based architectures that enforce reasoning through a bottleneck of concepts structured according to a model of the real-world causal mechanisms. We also introduce a pipeline to automatically learn this structure from observational data and \emph{unstructured} background knowledge (e.g., scientific literature). Experimental evidence suggest that C$^2$BM are more interpretable, causally reliable, and improve responsiveness to interventions w.r.t. standard opaque and concept-based models, while maintaining their accuracy.
• Abstract（参考訳）: 概念ベースモデルは深層学習における新たなパラダイムであり、推論プロセスが人間の解釈可能な概念を通して動作することを制限し、説明可能性と人間の相互作用を促進する。 しかしながら、これらのアーキテクチャは、一般的な不透明なニューラルモデルと同等であり、データに表されるターゲット現象の根底にある真の因果メカニズムを考慮できない。 これにより、因果推論タスクをサポートし、分布外一般化を制限し、公正性制約の実装を妨げる能力が損なわれる。 これらの課題を克服するために,実世界の因果メカニズムのモデルに基づいて構築された概念のボトルネックを通じて推論を強制する概念ベースアーキテクチャのクラスである 'emph{Causally reliable Concept Bottleneck Models} (C$^2$BMs) を提案する。 また,この構造を観測データや背景知識(科学文献など)から自動的に学習するパイプラインも導入する。 実験的な証拠は、C$^2$BMはより解釈可能で、因果的信頼性があり、標準不透明モデルやコンセプトベースモデルに対する応答性を向上し、精度を維持していることを示唆している。

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