論文の概要: SUB: Benchmarking CBM Generalization via Synthetic Attribute Substitutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23784v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 17:59:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:10.230843
• Title: SUB: Benchmarking CBM Generalization via Synthetic Attribute Substitutions
• Title（参考訳）: SUB: 合成属性置換によるCBM一般化のベンチマーク
• Authors: Jessica Bader, Leander Girrbach, Stephan Alaniz, Zeynep Akata,
• Abstract要約: Concept Bottleneck Models(CBM)や他のコンセプトベースの解釈可能なモデルは、AIアプリケーションをより透過的にするための大きな約束を示しています。 我々はCBMが分布シフトの下で正しい概念を確実に特定するのに苦労していることを示す。 CBMのロバスト性を評価するために,詳細な画像と概念のベンチマークであるSUBを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.55471356313678
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Concept Bottleneck Models (CBMs) and other concept-based interpretable models show great promise for making AI applications more transparent, which is essential in fields like medicine. Despite their success, we demonstrate that CBMs struggle to reliably identify the correct concepts under distribution shifts. To assess the robustness of CBMs to concept variations, we introduce SUB: a fine-grained image and concept benchmark containing 38,400 synthetic images based on the CUB dataset. To create SUB, we select a CUB subset of 33 bird classes and 45 concepts to generate images which substitute a specific concept, such as wing color or belly pattern. We introduce a novel Tied Diffusion Guidance (TDG) method to precisely control generated images, where noise sharing for two parallel denoising processes ensures that both the correct bird class and the correct attribute are generated. This novel benchmark enables rigorous evaluation of CBMs and similar interpretable models, contributing to the development of more robust methods. Our code is available at https://github.com/ExplainableML/sub and the dataset at http://huggingface.co/datasets/Jessica-bader/SUB.
• Abstract（参考訳）: コンセプト・ボトルネック・モデル(CBM)や他の概念に基づく解釈可能なモデルは、医療などの分野において必須の、AIアプリケーションをより透過的にするための大きな約束を示している。 彼らの成功にもかかわらず、我々はCBMが分布シフトの下で正しい概念を確実に特定するのに苦労していることを示した。 CBMのロバスト性を評価するために,CUBデータセットに基づく38,400の合成画像を含む詳細な画像と概念のベンチマーク SUB を導入する。 SUBを生成するために、鳥33種と45種からなるCUBサブセットを選択し、翼の色や腹のパターンといった特定の概念に代えて画像を生成する。 本稿では,2つの並列デノナイズ処理におけるノイズ共有によって,正しい鳥類と正しい属性の両方が生成されることを保証し,生成した画像を正確に制御するための新しいTied Diffusion Guidance(TDG)手法を提案する。 このベンチマークにより、CBMと類似の解釈可能なモデルの厳密な評価が可能となり、より堅牢な手法の開発に寄与する。 私たちのコードはhttps://github.com/ExplainableML/subで、データセットはhttp://huggingface.co/datasets/Jessica-bader/SUBで利用可能です。

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