Towards Faithful Multimodal Concept Bottleneck Models

📄 arXiv: 2603.13163v1 📥 PDF

作者: Pierre Moreau, Emeline Pineau Ferrand, Yann Choho, Benjamin Wong, Annabelle Blangero, Milan Bhan

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2026-03-13

💡 一句话要点

提出f-CBM，一种忠实的多模态概念瓶颈模型，提升概念检测并减少信息泄露。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 概念瓶颈模型 多模态学习 可解释性AI 信息泄露 概念检测 视觉语言模型 Kolmogorov-Arnold网络

📋 核心要点

  1. 现有的概念瓶颈模型在多模态场景下缺乏研究，且难以同时保证概念检测的准确性和减少信息泄露。
  2. f-CBM框架通过可微分的泄露损失和Kolmogorov-Arnold网络预测头，联合优化概念检测和泄露缓解。
  3. 实验结果表明，f-CBM在准确率、概念检测和泄露减少之间取得了更好的平衡，并适用于多种模态。

📝 摘要（中文）

概念瓶颈模型(CBMs)是一种可解释的模型，它通过人类可解释的概念层来进行预测。虽然CBMs在视觉领域得到了广泛的研究，并在最近扩展到自然语言处理领域，但在多模态设置中，CBMs的研究仍然不足。为了保证解释的忠实性，CBMs必须满足两个条件：概念必须被正确检测，并且概念表示必须只编码其预期的语义，而不能将无关的任务相关信息或概念间的信息泄露到最终的预测中。现有的方法将概念检测和泄露缓解视为独立的问题，并且通常以牺牲预测精度为代价来改进其中一个方面。在这项工作中，我们提出了f-CBM，一个建立在视觉-语言骨干网络上的忠实多模态CBM框架，它通过两种互补的策略来共同解决这两个方面：一种可微分的泄露损失来缓解泄露，以及一个Kolmogorov-Arnold网络预测头，它提供了足够的表达能力来提高概念检测。实验表明，f-CBM在任务准确性、概念检测和泄露减少之间实现了最佳的权衡，同时无缝地应用于图像和文本或仅文本数据集，使其在模态之间具有通用性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态概念瓶颈模型（CBMs）中概念检测不准确和信息泄露的问题。现有的CBMs方法通常将概念检测和泄露缓解作为独立问题处理，导致模型在提高一个方面的性能时，往往会牺牲另一个方面的性能，或者降低整体的预测准确性。此外，现有的方法在多模态场景下的应用还不够充分。

核心思路：论文的核心思路是设计一个能够联合优化概念检测和泄露缓解的CBM框架。通过引入可微分的泄露损失来惩罚概念表示中与任务无关的信息，从而减少信息泄露。同时，使用具有更强表达能力的Kolmogorov-Arnold网络作为预测头，以提高概念检测的准确性。这种联合优化的方法旨在实现任务准确性、概念检测和泄露减少之间的最佳平衡。

技术框架：f-CBM框架建立在视觉-语言骨干网络之上，包含以下主要模块：1) 多模态输入编码器：用于提取图像和文本等不同模态的特征。2) 概念预测器：用于预测输入样本中存在的概念。3) 泄露损失计算模块：用于计算概念表示中的信息泄露程度。4) Kolmogorov-Arnold网络预测头：用于基于预测的概念进行最终的任务预测。整个框架通过联合优化概念预测器、泄露损失和预测头，实现对概念检测和泄露缓解的同步优化。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个可微分的泄露损失，能够有效地减少概念表示中的信息泄露。此外，使用Kolmogorov-Arnold网络作为预测头，提高了模型对概念的利用能力和预测准确性。与现有方法相比，f-CBM能够同时优化概念检测和泄露缓解，从而获得更忠实、更可靠的解释。

关键设计：泄露损失的设计是关键。具体来说，该损失函数旨在惩罚概念表示中包含的、与当前任务无关的信息。Kolmogorov-Arnold网络预测头的设计也至关重要，它需要具备足够的表达能力，以便能够准确地利用预测的概念进行最终的任务预测。此外，论文还可能涉及到一些超参数的调整和优化，以获得最佳的性能。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，f-CBM在多个数据集上实现了最佳的任务准确性、概念检测和泄露减少之间的权衡。相较于现有方法，f-CBM在保持或提高任务准确性的同时，显著降低了信息泄露，并提高了概念检测的准确性。这些结果验证了f-CBM框架的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要可解释性人工智能的领域，例如医疗诊断、金融风控等。通过提供清晰的概念解释，f-CBM可以帮助用户理解模型的决策过程，提高模型的透明度和可信度。未来，该方法可以扩展到更多模态和更复杂的任务中，为可解释人工智能的发展做出贡献。

📄 摘要（原文）

Concept Bottleneck Models (CBMs) are interpretable models that route predictions through a layer of human-interpretable concepts. While widely studied in vision and, more recently, in NLP, CBMs remain largely unexplored in multimodal settings. For their explanations to be faithful, CBMs must satisfy two conditions: concepts must be properly detected, and concept representations must encode only their intended semantics, without smuggling extraneous task-relevant or inter-concept information into final predictions, a phenomenon known as leakage. Existing approaches treat concept detection and leakage mitigation as separate problems, and typically improve one at the expense of predictive accuracy. In this work, we introduce f-CBM, a faithful multimodal CBM framework built on a vision-language backbone that jointly targets both aspects through two complementary strategies: a differentiable leakage loss to mitigate leakage, and a Kolmogorov-Arnold Network prediction head that provides sufficient expressiveness to improve concept detection. Experiments demonstrate that f-CBM achieves the best trade-off between task accuracy, concept detection, and leakage reduction, while applying seamlessly to both image and text or text-only datasets, making it versatile across modalities.