論文の概要: Quantifying the Accuracy-Interpretability Trade-Off in Concept-Based Sidechannel Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.05670v1
• Date: Tue, 07 Oct 2025 08:29:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 17:57:08.15729
• Title: Quantifying the Accuracy-Interpretability Trade-Off in Concept-Based Sidechannel Models
• Title（参考訳）: 概念に基づくサイドチャネルモデルにおける精度・解釈可能性トレードオフの定量化
• Authors: David Debot, Giuseppe Marra,
• Abstract要約: 概念ボトルネックモデル(Concept Bottleneck Models, CBNMs)は、人間の理解可能な概念のみに基づいて予測を行うボトルネック層を強制することによって、解釈可能性を提供する。 この制約は情報の流れを制限し、しばしば予測精度を低下させる。 コンセプトサイドチャネルモデル(CSM)は、ボトルネックを回避し、追加のタスク関連情報を運ぶサイドチャネルを導入することで、この制限に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.731133116993707
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Concept Bottleneck Models (CBNMs) are deep learning models that provide interpretability by enforcing a bottleneck layer where predictions are based exclusively on human-understandable concepts. However, this constraint also restricts information flow and often results in reduced predictive accuracy. Concept Sidechannel Models (CSMs) address this limitation by introducing a sidechannel that bypasses the bottleneck and carry additional task-relevant information. While this improves accuracy, it simultaneously compromises interpretability, as predictions may rely on uninterpretable representations transmitted through sidechannels. Currently, there exists no principled technique to control this fundamental trade-off. In this paper, we close this gap. First, we present a unified probabilistic concept sidechannel meta-model that subsumes existing CSMs as special cases. Building on this framework, we introduce the Sidechannel Independence Score (SIS), a metric that quantifies a CSM's reliance on its sidechannel by contrasting predictions made with and without sidechannel information. We propose SIS regularization, which explicitly penalizes sidechannel reliance to improve interpretability. Finally, we analyze how the expressivity of the predictor and the reliance of the sidechannel jointly shape interpretability, revealing inherent trade-offs across different CSM architectures. Empirical results show that state-of-the-art CSMs, when trained solely for accuracy, exhibit low representation interpretability, and that SIS regularization substantially improves their interpretability, intervenability, and the quality of learned interpretable task predictors. Our work provides both theoretical and practical tools for developing CSMs that balance accuracy and interpretability in a principled manner.
• Abstract（参考訳）: 概念ボトルネックモデル(Concept Bottleneck Models, CBNMs)は、人間の理解可能な概念のみに基づいて予測を行うボトルネック層を強制することによって、解釈可能性を提供するディープラーニングモデルである。 しかし、この制約は情報の流れを制限し、しばしば予測精度を低下させる。 コンセプトサイドチャネルモデル(CSM)は、ボトルネックを回避し、追加のタスク関連情報を運ぶサイドチャネルを導入することで、この制限に対処する。 これは精度を向上させるが、予測はサイドチャネルを通して送信される解釈不能な表現に依存するため、同時に解釈可能性に妥協する。 現在、この基本的なトレードオフを制御するための原則的なテクニックは存在しない。 本稿では,このギャップを埋める。 まず,既存のCSMを特殊なケースとみなす,統一確率的側面チャネルメタモデルを提案する。 この枠組みに基づいて、サイドチャネル情報を用いた予測と、サイドチャネル情報による予測との対比により、CSMがサイドチャネルに依存していることを定量化する指標であるサイドチャネル独立スコア(SIS)を導入する。 本稿では,サイドチャネル依存を明確化し,解釈性を向上させるSIS正則化を提案する。 最後に,予測器の表現性と側チャネルの信頼度が相互に解釈可能であることを分析し,異なるCSMアーキテクチャ間の固有のトレードオフを明らかにする。 実験の結果, 最先端CSMは, 精度のみに訓練された場合, 表現の解釈性は低く, SIS正則化は解釈性, 介入性, 学習可能なタスク予測器の品質を著しく向上させることがわかった。 本研究は, 精度と解釈可能性のバランスをとるCSMを原理的に開発するための理論的および実践的なツールを提供する。

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