論文の概要: A Comprehensive Survey on the Risks and Limitations of Concept-based Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04237v1
- Date: Sun, 25 May 2025 03:53:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-08 12:40:08.701521
- Title: A Comprehensive Survey on the Risks and Limitations of Concept-based Models
- Title（参考訳）: 概念ベースモデルのリスクと限界に関する包括的調査
- Authors: Sanchit Sinha, Aidong Zhang,
- Abstract要約: 概念ベースのモデルは、基本的に標準的なディープニューラルネットワークを改善するための説明可能なネットワークである。
これらのモデルは、医療診断や金融リスク予測といった重要な応用において非常に成功している。
しかし、近年の研究でそのようなネットワークの構造に重大な制限があることが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.641361996627175
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Concept-based Models are a class of inherently explainable networks that improve upon standard Deep Neural Networks by providing a rationale behind their predictions using human-understandable `concepts'. With these models being highly successful in critical applications like medical diagnosis and financial risk prediction, there is a natural push toward their wider adoption in sensitive domains to instill greater trust among diverse stakeholders. However, recent research has uncovered significant limitations in the structure of such networks, their training procedure, underlying assumptions, and their susceptibility to adversarial vulnerabilities. In particular, issues such as concept leakage, entangled representations, and limited robustness to perturbations pose challenges to their reliability and generalization. Additionally, the effectiveness of human interventions in these models remains an open question, raising concerns about their real-world applicability. In this paper, we provide a comprehensive survey on the risks and limitations associated with Concept-based Models. In particular, we focus on aggregating commonly encountered challenges and the architecture choices mitigating these challenges for Supervised and Unsupervised paradigms. We also examine recent advances in improving their reliability and discuss open problems and promising avenues of future research in this domain.
- Abstract（参考訳）: 概念ベースモデル(concept-based Models)は、人間の理解可能な‘概念’を使って予測の背後にある理論的根拠を提供することによって、標準的なディープニューラルネットワークを改善する、本質的に説明可能なネットワークのクラスである。
これらのモデルは、医療診断や金融リスク予測といった重要なアプリケーションで非常に成功しているため、さまざまな利害関係者の間で大きな信頼を喚起するために、センシティブなドメインを広く採用する方向に自然な動きがある。
しかし、最近の研究では、そのようなネットワークの構造、訓練手順、基礎となる仮定、および敵の脆弱性に対する感受性に重大な制限が明らかにされている。
特に、概念リーク、絡み合った表現、摂動に対する頑丈さの制限といった問題は、その信頼性と一般化に困難をもたらす。
さらに、これらのモデルにおける人間の介入の有効性は未解決の問題であり、実際の適用可能性に対する懸念を提起している。
本稿では,概念ベースモデルに関連するリスクと限界について,包括的調査を行う。
特に、一般的に遭遇する課題の集約と、これらの課題を緩和するアーキテクチャの選択に焦点を当てます。
また, 信頼性向上の最近の進歩を考察し, 課題の解決と今後の研究の道筋について考察する。
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