論文の概要: There Was Never a Bottleneck in Concept Bottleneck Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04877v1
• Date: Thu, 05 Jun 2025 10:50:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.667165
• Title: There Was Never a Bottleneck in Concept Bottleneck Models
• Title（参考訳）: コンセプトボツネックモデルにボツネックはありませんでした
• Authors: Antonio Almudévar, José Miguel Hernández-Lobato, Alfonso Ortega,
• Abstract要約: コンセプト・ボトルネック・モデル(CBM)はこの問題を緩和するための有望なアプローチとして登場した。 コンポーネントが概念を予測できるという事実は、その概念に関する情報のみをエンコードすることを保証しません。 本稿では,最小概念ボトルネックモデル(MCBM)を提案する。このモデルでは,情報ボトルネック(IB)の目的を組み込んで,各表現要素を制約し,対応する概念に関する情報のみを保持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.039491537800703
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning representations are often difficult to interpret, which can hinder their deployment in sensitive applications. Concept Bottleneck Models (CBMs) have emerged as a promising approach to mitigate this issue by learning representations that support target task performance while ensuring that each component predicts a concrete concept from a predefined set. In this work, we argue that CBMs do not impose a true bottleneck: the fact that a component can predict a concept does not guarantee that it encodes only information about that concept. This shortcoming raises concerns regarding interpretability and the validity of intervention procedures. To overcome this limitation, we propose Minimal Concept Bottleneck Models (MCBMs), which incorporate an Information Bottleneck (IB) objective to constrain each representation component to retain only the information relevant to its corresponding concept. This IB is implemented via a variational regularization term added to the training loss. As a result, MCBMs support concept-level interventions with theoretical guarantees, remain consistent with Bayesian principles, and offer greater flexibility in key design choices.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング表現は解釈が難しいことが多いため、センシティブなアプリケーションへのデプロイを妨げかねない。 概念ボトルネックモデル(CBM)は、各コンポーネントが事前に定義されたセットから具体的な概念を予測することを保証すると同時に、目標タスクのパフォーマンスをサポートする表現を学習することで、この問題を軽減するための有望なアプローチとして登場した。 コンポーネントが概念を予測できるという事実は、その概念に関する情報のみを符号化することを保証するものではない。 この欠点は、解釈可能性や介入手続きの妥当性に関する懸念を提起する。 この制限を克服するために,情報ボトルネック(IB)の目的を組み込んだ最小概念ボトルネックモデル(MCBM)を提案する。 このIBは、トレーニング損失に付加される変分正規化項によって実装される。 その結果、MCBMは理論的な保証による概念レベルの介入をサポートし、ベイズ主義と整合性を維持し、重要な設計選択においてより柔軟性を提供する。

関連論文リスト

• Interpretable Few-Shot Image Classification via Prototypical Concept-Guided Mixture of LoRA Experts [79.18608192761512]
  自己説明可能なモデル(SEM)は、視覚認識プロセスをより解釈可能なものにするために、プロトタイプ概念学習(PCL)に依存している。 パラメトリック不均衡と表現の不整合という2つの重要な課題を緩和するFew-Shotプロトタイプ概念分類フレームワークを提案する。 我々のアプローチは、既存のSEMを顕著な差で常に上回っており、5-way 5-shot分類では4.2%-8.7%の相対的な利得がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-05T06:39:43Z)
• Does Representation Intervention Really Identify Desired Concepts and Elicit Alignment? [73.80382983108997]
  表現の介入(Representation intervention)は、大規模言語モデルにおいて基礎となる概念を符号化する表現の発見と修正を目的としている。 介入が忠実であれば、介入されたLLMは有害な概念を消去し、非分配的敵のプロンプトとアウト・オブ・ディストリビューションのジェイルブレイクの両方に対して堅牢であるべきである。 本研究では,有害表現と良性表現の境界を簡易化する概念集中(COCA)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-24T12:23:52Z)
• Continual Unlearning for Foundational Text-to-Image Models without Generalization Erosion [56.35484513848296]
  本研究は,基本生成モデルから複数の特定の概念を対象とする除去を可能にする新しいパラダイムである連続的アンラーニングを導入する。 本稿では,望ましくない概念の生成を選択的に解き放つような一般化エロージョン(DUGE)アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-17T23:17:16Z)
• Towards Achieving Concept Completeness for Textual Concept Bottleneck Models [0.3694429692322631]
  本稿では,小さな言語モデルを用いて,概念ラベルを教師なしで構築する新しいTCBMジェネレータを提案する。 CT-CBMは、完全に概念ベースを作成するために、ボトルネック層において重要かつ識別可能な概念を反復的にターゲットし、追加する。 CT-CBMは、概念ベースと概念検出精度の点で競合相手に対して顕著な結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-16T12:28:43Z)
• Sample-efficient Learning of Concepts with Theoretical Guarantees: from Data to Concepts without Interventions [7.3784937557132855]
  概念ボトルネックモデル(CBM)は、高次元データから解釈可能な概念を学ぶことでこれらの課題に対処する。 本稿では,学習概念の正しさと必要なラベル数に関する理論的保証を提供する枠組みについて述べる。 合成および画像のベンチマークにおいて、我々のフレームワークを評価し、学習された概念が不純物が少なく、しばしば他のCBMよりも正確であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-10T15:01:56Z)
• 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)
• On the Concept Trustworthiness in Concept Bottleneck Models [39.928868605678744]
  概念ボトルネックモデル (Concept Bottleneck Models, CBM) は、推論プロセスを、概念マッピングと概念ラベル予測に分解する。 概念からラベルへの予測の透明性にもかかわらず、入力から中間概念へのマッピングはブラックボックスのままである。 概念が関連する領域から導出されているかどうかを評価するために、概念信頼性スコアと呼ばれる先駆的な指標が提案されている。 拡張されたCBMを導入し、特徴マップの異なる部分から概念予測を具体的に行えるようにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T12:24:53Z)
• 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)
• Post-hoc Concept Bottleneck Models [11.358495577593441]
  概念ボトルネックモデル (Concept Bottleneck Models, CBM) は、入力を解釈可能な概念のセットにマッピングし、その概念を用いて予測を行う。 CBMは、ボトルネックを学ぶためにトレーニングデータに概念ラベルを必要とするため、実際には制限があり、強い事前訓練されたモデルを活用しない。 解釈可能性の利点を保ちながら、モデル性能を犠牲にすることなく、任意のニューラルネットワークをPCBMに変換することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-31T00:29:26Z)

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。