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English(EN) Concept Labels Are Not Enough: Rethinking Concept Bottleneck Models through Representation Integrity

新研究重新思考概念瓶颈模型以提高可解释性

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

两篇新研究论文探讨了概念瓶颈模型（CBMs）的可解释性，该模型旨在通过人类可理解的概念来分解预测，从而使深度学习模型更加透明。第一篇论文介绍了“Clarity”，一种诊断指标，用于评估下游性能与概念激活的语义对齐之间的权衡，发现模型可以通过偏离语义对齐来优化任务性能。第二篇论文提出了“表示完整性”作为CBMs的一个关键属性，并引入了组一致性和概念覆盖率等指标来评估支持概念的特征的组织程度，表明概念完整性是超越简单准确性的一个重要标准。 AI

影响 这些论文引入了评估和改进概念瓶颈模型可解释性的新框架，有望带来更值得信赖的AI系统。

排序理由 两篇在arXiv上发表的学术论文，介绍了评估概念瓶颈模型的新方法和指标。

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新研究重新思考概念瓶颈模型以提高可解释性

报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Konstantinos P. Panousis, Diego Marcos ·

    Clarity：稀疏感知概念瓶颈模型中的灵活性-可解释性权衡

    arXiv:2601.21944v3 Announce Type: replace Abstract: The widespread adoption of deep learning models in computer vision has intensified concerns about interpretability. Despite strong performance, these models are often treated as black boxes, with limited systematic investigation…

  2. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Gaoxiang Huang, Songning Lai, Yutao Yue ·

    概念标签并非万能：通过表示完整性重新思考概念瓶颈模型

    arXiv:2510.15770v4 Announce Type: replace-cross Abstract: Although deep neural networks achieve strong predictive performance, their internal reasoning often remains difficult to inspect and control. Concept Bottleneck Models (CBMs) address this opacity by factoring predictions t…

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