論文の概要: Interpretable Generative Models through Post-hoc Concept Bottlenecks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19377v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 06:09:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:51:14.159094
• Title: Interpretable Generative Models through Post-hoc Concept Bottlenecks
• Title（参考訳）: ポストホック概念ボトルネックによる解釈可能な生成モデル
• Authors: Akshay Kulkarni, Ge Yan, Chung-En Sun, Tuomas Oikarinen, Tsui-Wei Weng,
• 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予測に頼って本質的に解釈可能なモデルを作成することを目的としている。 既存のCBMに基づく解釈可能な生成モデルの設計には、スクラッチからの高価な生成モデルトレーニングと、労働集約的な概念監督を伴う実際のイメージが必要である。 本稿では,ポストホック手法を用いて解釈可能な生成モデルを構築するための,新しい2つの手法と低コスト手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.083735412774812
• License:
• Abstract: Concept bottleneck models (CBM) aim to produce inherently interpretable models that rely on human-understandable concepts for their predictions. However, existing approaches to design interpretable generative models based on CBMs are not yet efficient and scalable, as they require expensive generative model training from scratch as well as real images with labor-intensive concept supervision. To address these challenges, we present two novel and low-cost methods to build interpretable generative models through post-hoc techniques and we name our approaches: concept-bottleneck autoencoder (CB-AE) and concept controller (CC). Our proposed approaches enable efficient and scalable training without the need of real data and require only minimal to no concept supervision. Additionally, our methods generalize across modern generative model families including generative adversarial networks and diffusion models. We demonstrate the superior interpretability and steerability of our methods on numerous standard datasets like CelebA, CelebA-HQ, and CUB with large improvements (average ~25%) over the prior work, while being 4-15x faster to train. Finally, a large-scale user study is performed to validate the interpretability and steerability of our methods.
• 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予測に頼って本質的に解釈可能なモデルを作成することを目的としている。 しかし、CBMに基づく解釈可能な生成モデルを設計するための既存のアプローチは、スクラッチからの高価な生成モデルトレーニングや、労働集約的な概念監督を伴う実際のイメージを必要とするため、まだ効率的でスケーラブルではない。 これらの課題に対処するために,ポストホック手法を用いて解釈可能な生成モデルを構築するための新しい,低コストな2つの手法を提案し,そのアプローチを概念ボトルネックオートエンコーダ (CB-AE) と概念コントローラ (CC) と呼ぶ。 提案手法では,実データを必要としない効率的かつスケーラブルなトレーニングが可能で,最小限の,概念管理を必要としない。 さらに, この手法は, 生成逆数ネットワークや拡散モデルを含む, 現代の生成モデルファミリにまたがって一般化する。 我々は,CelebA,CelebA-HQ,CUBといった多くの標準データセットに対して,従来の作業よりも大幅な改善(平均25%)を施し,トレーニングの4～15倍高速な手法の解釈可能性とステアビリティを実証した。 最後に,本手法の解釈可能性と操縦性を検証するため,大規模ユーザスタディを実施した。

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