A Closer Look at the Intervention Procedure of Concept Bottleneck Models

要約

概念ボトルネックモデル（CBM）は、高レベルの概念に基づいて与えられた入力の目標応答を予測する、解釈可能なニューラルネットワークモデルのクラスである。標準的なエンド・ツー・エンド・モデルとは異なり、CBMでは、予測された概念にドメインの専門家が介入し、テスト時に間違いを修正することができるため、最終的により正確なタスク予測を行うことができます。このような介入可能性は強力な制御手段を提供するが、介入手順の多くの側面は未解明である。本研究では、介入効果を向上させるために介入概念を選択する様々な方法を開発し、それらが様々な状況下でどのように発展するかについて詳細な分析を行う。具体的には、情報に基づいた介入戦略は、現実的な設定において、同じ介入回数の下で、現在のベースラインと比較してタスクエラーを10倍以上削減できることを発見した。我々は、標準的な実データセットだけでなく、異なる因果グラフのセットに基づいて生成した合成データセットでも、包括的な評価を通じて我々の発見を検証する。さらに、適切な対処を行わなければ、介入手順の信頼性と公平性に懸念を生じさせる、現在の手法のいくつかの大きな落とし穴を発見した。

要約(オリジナル)

Concept bottleneck models (CBMs) are a class of interpretable neural network models that predict the target response of a given input based on its high-level concepts. Unlike the standard end-to-end models, CBMs enable domain experts to intervene on the predicted concepts and rectify any mistakes at test time, so that more accurate task predictions can be made at the end. While such intervenability provides a powerful avenue of control, many aspects of the intervention procedure remain rather unexplored. In this work, we develop various ways of selecting intervening concepts to improve the intervention effectiveness and conduct an array of in-depth analyses as to how they evolve under different circumstances. Specifically, we find that an informed intervention strategy can reduce the task error more than ten times compared to the current baseline under the same amount of intervention counts in realistic settings, and yet, this can vary quite significantly when taking into account different intervention granularity. We verify our findings through comprehensive evaluations, not only on the standard real datasets, but also on synthetic datasets that we generate based on a set of different causal graphs. We further discover some major pitfalls of the current practices which, without a proper addressing, raise concerns on reliability and fairness of the intervention procedure.

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