Causally Reliable Concept Bottleneck Models
作者: Giovanni De Felice, Arianna Casanova Flores, Francesco De Santis, Silvia Santini, Johannes Schneider, Pietro Barbiero, Alberto Termine
发布时间: 2025-03-07
来源: arxiv
研究方向: 机器学习与因果推理
主要内容
本文提出了一种名为Causally Reliable Concept Bottleneck Models (C[2]BMs)的概念模型，旨在通过将概念瓶颈与真实世界的因果机制相结构化，提高因果可靠性。
主要贡献
1. 提出了C[2]BMs，一种基于概念的建筑，通过“因果瓶颈”进行推理，该瓶颈根据从数据和背景知识中获得的真实世界因果机制进行结构化。
2. 引入了一个自动学习这种结构的管道，该管道从观察数据和未结构化的背景知识（例如科学文献）中学习。
3. 实验证据表明，C[2]BM比标准透明和基于概念模型更具可解释性、因果可靠，并且在干预响应方面表现更好，同时保持其准确性。
研究方法
1. 结构因果模型（SCMs）
2. 因果发现方法
3. 概念嵌入模型（CEMs）
4. 神经网络编码器
5. 神经网络元模型
6. 背景知识查询
7. 检索增强生成（RAG）
8. Leverage Large Language Models (LLMs) for causal discovery
实验结果
C[2]BM在因果可靠性方面优于标准深度学习模型、概念瓶颈模型（CBMs）和它们的扩展，同时在下游概念上的干预准确性、减少虚假相关性以及公平性方面也有所改进。
未来工作
未来工作包括更深入地研究C[2]BM的OOD泛化、广泛探索其在因果推理中的作用、确定最佳干预策略，以及将潜在因子模型（PAGs）纳入模型中。