論文の概要: SynCB: A Synergy Concept-Based Model with Dynamic Routing Between Concepts and Complementary Neural Branches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.20908v1
- Date: Wed, 20 May 2026 08:54:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.579687
- Title: SynCB: A Synergy Concept-Based Model with Dynamic Routing Between Concepts and Complementary Neural Branches
- Title（参考訳）: SynCB: 概念と補完的神経枝を動的にルーティングする概念ベースモデル
- Abstract要約: 概念ベース(CB)モデルは、解釈可能性を提供し、テスト時の人間の介入をサポートする。
標準ニューラルネットワーク(NN)は、強いタスクパフォーマンスを提供するが、透明性は低い。
本稿では、CBブランチと補完神経ブランチを組み合わせたemphSynergy Concept-Based Model(SynCB)フレームワークを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Concept-based (CB) models provide interpretability and support test-time human intervention, while standard neural networks (NN) offer strong task performance but little transparency. Prior work has explored hybrid formulations that integrate concepts and additional representations to improve accuracy, often at the cost of human interventions. We introduce the \emph{Synergy Concept-Based Model (SynCB)} framework, that combines a CB branch with a complementary neural branch, and a trainable routing module that dynamically selects which branch to use for each input. Unlike prior models, which fuse residual and concept-based predictions, SynCB keeps the two branches distinct and coordinates them through the routing module. Moreover, both branches are learned jointly, allowing information sharing between the complementary neural branch and CB branches through their common backbone. To improve responsiveness to interventions, we further introduce a test-time intervention policy and a corresponding loss. Across five datasets and CB benchmarks, SynCB consistently achieves higher task accuracy while remaining more responsive to human interventions, surpassing the full neural baseline by up to 3.9 percentage points and exceeding the strongest competitor in intervention performance by up to 6.43 percentage points.
- Abstract（参考訳）: コンセプトベース(CB)モデルは解釈可能性を提供し、テスト時の人間の介入をサポートする。
以前の研究は、しばしば人間の介入のコストで、正確性を改善するために概念と追加表現を統合するハイブリッドな定式化を探求してきた。
本稿では,CBブランチと補完神経分岐を結合した 'emph{Synergy Concept-Based Model (SynCB)} フレームワークと,各入力に使用するブランチを動的に選択するトレーニング可能なルーティングモジュールを紹介する。
残差と概念に基づく予測を融合する以前のモデルとは異なり、SynCBは2つのブランチを区別し、ルーティングモジュールを通じて調整する。
さらに、両枝は共同で学習され、補完神経枝とCB枝間の情報共有が共通のバックボーンを介して可能である。
介入に対する応答性を改善するために,テストタイム介入ポリシーとそれに対応する損失を導入する。
5つのデータセットとCBベンチマークで、SynCBは、人間の介入に反応し、完全な神経ベースラインを最大3.9ポイント越え、介入パフォーマンスで最強の競合相手を最大6.43ポイント上回る高いタスク精度を一貫して達成している。
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