論文の概要: EnCoBo: Energy-Guided Concept Bottlenecks for Interpretable Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08334v2
• Date: Thu, 18 Sep 2025 03:55:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-19 15:20:15.037508
• Title: EnCoBo: Energy-Guided Concept Bottlenecks for Interpretable Generation
• Title（参考訳）: EnCoBo:省エネ型コンセプトボトルネック
• Authors: Sangwon Kim, Kyoungoh Lee, Jeyoun Dong, Jung Hwan Ahn, Kwang-Ju Kim,
• Abstract要約: 概念ボトルネックモデル (Concept Bottleneck Models, CBM) は、明示的で人間の理解可能な概念を通じて解釈可能な意思決定を提供する。 本研究では,全ての表現を明示的な概念のみで流れるように制限することにより,補助的手がかりを排除した生成モデルのためのポストホックな概念ボトルネックであるEnCoBoを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.804174349755354
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Concept Bottleneck Models (CBMs) provide interpretable decision-making through explicit, human-understandable concepts. However, existing generative CBMs often rely on auxiliary visual cues at the bottleneck, which undermines interpretability and intervention capabilities. We propose EnCoBo, a post-hoc concept bottleneck for generative models that eliminates auxiliary cues by constraining all representations to flow solely through explicit concepts. Unlike autoencoder-based approaches that inherently rely on black-box decoders, EnCoBo leverages a decoder-free, energy-based framework that directly guides generation in the latent space. Guided by diffusion-scheduled energy functions, EnCoBo supports robust post-hoc interventions-such as concept composition and negation-across arbitrary concepts. Experiments on CelebA-HQ and CUB datasets showed that EnCoBo improved concept-level human intervention and interpretability while maintaining competitive visual quality.
• Abstract（参考訳）: 概念ボトルネックモデル (Concept Bottleneck Models, CBM) は、明示的で人間の理解可能な概念を通じて解釈可能な意思決定を提供する。 しかし、既存の生成的CBMは、しばしばボトルネックにおける補助的な視覚的手がかりに依存しており、解釈可能性や介入能力を損なう。 本研究では,全ての表現を明示的な概念のみで流れるように制限することにより,補助的手がかりを排除した生成モデルのためのポストホックな概念ボトルネックであるEnCoBoを提案する。 本質的にブラックボックスデコーダに依存しているオートエンコーダベースのアプローチとは異なり、EnCoBoは遅延空間で生成を直接ガイドするデコーダフリーのエネルギーベースのフレームワークを利用している。 拡散スケジュールエネルギー関数によって導かれるEnCoBoは、概念構成や否定-任意の概念など、ホット後の堅牢な介入をサポートする。 CelebA-HQとCUBデータセットの実験では、EnCoBoは、競争力のある視覚的品質を維持しながら、概念レベルの人間の介入と解釈性を改善した。

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