Concept Bottleneck Model (CBM) methods for explaining neural networks have been improved upon with the introduction of Partial CBM (PCBM), which uses partially observed concepts and shows promising generalization performance, as revealed in this study through Bayesian analysis.

Mar, 2024

通过建模概念间的依赖关系并引入分布参数化，提出了一种基于概念瓶颈模型的新方法，通过影响相关概念来提高干预效果，并展示了其在合成表格和自然图像数据集上显著提高干预效果的经验证据，同时还通过对 CLIP 推导的概念进行检验来展示 SCBMs 的多功能性和可用性，减少了人工概念注释的需求。

Jun, 2024

该研究提出一种交互式的 CBMs 模型，通过在预测过程中询问人类协作者对于某些概念的标签来提升最终预测准确率，并通过性能比较证明该模型相较于其他方法更为优越。

Dec, 2022

传统的深度学习模型缺乏解释性，概念瓶颈模型（CBMs）通过其概念表示提供内在解释。本文提出了概念瓶颈记忆模型（CB2M），通过两重记忆，CB2M 能够在新情境中学习推广干预，纠正模型的预测结果，从而自动改进模型性能。实验结果表明 CB2M 可以成功地推广到未见数据并识别错误的概念，是用户提供 CBM 互动反馈的一种有效工具。

Aug, 2023

本研究中，我们提出了一种基于概率概念瓶颈模型（Probabilistic Concept Bottleneck Models，ProbCBM）的解释性模型，它可以通过建模概念预测的不确定性来提高可靠性和解释性。我们的方法不仅可以提供高水平的概念推导，还可以推断类不确定性。

Jun, 2023

通过使用数学严谨的闭合形式近似和影响力函数，我们提出了可编辑的概念瓶颈模型（ECBMs），以解决从头重新训练的困境，实现高效率的数据删除和插入操作，从而适应大规模应用中的数据处理需求。

May, 2024

本文提出了一种基于概念瓶颈模型的新型可解释模型，集成了监督和无监督概念，减少了计算量，同时取得了比 CBM 和 SENN 更优异的实验效果，并可视化每个概念的显著性图，符合语义意义。

Feb, 2022

我们提出了递增残差概念瓶颈模型（Res-CBM），以解决概念完整性的挑战。通过优化向量来完成缺失的概念，并将不明确含义的补充向量转化为候选概念库中的潜在概念，以增强任何 CBM 的性能。实验结果表明，Res-CBM 在准确性和效率方面优于当前最先进的方法，并在多个数据集上实现了与黑盒模型相当的性能。

Apr, 2024

我们提出了基于能量的概念瓶颈模型（ECBMs），通过使用一组神经网络定义候选（输入、概念、类别）元组的联合能量，以解决现有概念瓶颈模型存在的限制，提供更高的准确性和更丰富的概念解释。

Jan, 2024

概念瓶颈模型是一种具有内在可解释性的模型，本文研究了如何通过细粒度概念注释的数据集学习概念，并通过移除问题概念相关性来实现概念与输入特征之间的语义映射，通过引入基于纸牌领域的合成图像数据集作为未来研究的基准，以及在胸部 X 光数据集上的实证研究来验证概念在实际应用中的可学习性。

Feb, 2024