Walking the Web of Concept-Class Relationships in Incrementally Trained Interpretable Models
作者: Susmit Agrawal, Deepika Vemuri, Sri Siddarth Chakaravarthy P, Vineeth N. Balasubramanian
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV
发布日期: 2025-02-27
备注: 8 pages of main text, 6 figures in main text, 11 pages of Appendix, published in AAAI 2025
💡 一句话要点
提出MuCIL模型，解决增量学习中概念-类别关系的保持与增强问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 增量学习 可解释性AI 概念学习 多模态学习 灾难性遗忘
📋 核心要点
- 现有增量学习中的概念模型，要么假设静态概念集，要么假设每次经验依赖于不同的概念集，缺乏对概念-类别关系的维护。
- MuCIL模型利用多模态概念进行分类，无需增加可训练参数，并通过与自然语言对齐，保证了模型的可解释性。
- 实验表明，MuCIL在分类性能上优于现有概念模型，并在概念干预和视觉概念定位方面表现出色，提供了更强的可解释性。
📝 摘要（中文）
本文研究了增量学习环境中基于概念的可解释神经网络。与以往研究不同，本文关注更真实的动态场景，即新类别依赖于旧概念，同时也引入新概念。研究表明，概念和类别形成复杂的关系网络，容易退化，需要在不同经验中保持和增强。现有基于概念的模型即使采用防止灾难性遗忘的方法，也无法同时处理概念、类别和概念-类别关系层面的遗忘。为此，本文提出了一种新方法MuCIL，它使用多模态概念进行分类，而无需增加跨经验的可训练参数。多模态概念与自然语言中的概念对齐，使其具有可解释性。实验结果表明，与其它基于概念的模型相比，MuCIL获得了最先进的分类性能，在某些情况下分类性能提高了2倍以上。此外，本文还研究了模型对概念进行干预的能力，并表明它可以定位输入图像中的视觉概念，从而提供事后解释。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决增量学习场景下，基于概念的可解释神经网络在学习新类别时，如何保持和增强已有的概念-类别关系的问题。现有方法要么假设概念集不变，要么假设每次学习都基于完全不同的概念集，忽略了新类别可能依赖于旧概念的情况，导致概念、类别以及概念-类别关系层面的遗忘，最终影响模型的性能和可解释性。
核心思路：论文的核心思路是利用多模态概念来表示知识，并将其与自然语言对齐，从而在增量学习过程中保持概念的可解释性。通过使用多模态概念，模型可以更好地捕捉概念之间的关系，并避免在学习新类别时引入过多的参数，从而减轻灾难性遗忘。
技术框架：MuCIL模型的整体框架包含以下几个主要模块：1) 特征提取器：用于从输入图像中提取视觉特征。2) 多模态概念模块：使用多模态嵌入（例如，视觉和文本）来表示概念。3) 分类器：基于多模态概念的激活来预测类别。在增量学习过程中，模型会学习新的多模态概念，并更新分类器，同时保持已有的概念和概念-类别关系。
关键创新：MuCIL的关键创新在于使用多模态概念来表示知识，并将其与自然语言对齐。这种方法使得模型不仅具有可解释性，而且能够更好地捕捉概念之间的关系，从而在增量学习过程中保持概念的完整性。此外，MuCIL还避免了在学习新类别时引入过多的参数，从而减轻了灾难性遗忘。
关键设计：MuCIL的关键设计包括：1) 使用预训练的视觉和文本嵌入模型来初始化多模态概念。2) 使用对比学习来对齐视觉和文本概念嵌入。3) 设计损失函数，鼓励模型学习具有区分性的多模态概念。4) 在增量学习过程中，使用知识蒸馏来保持已有的概念-类别关系。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，MuCIL在增量学习场景下的分类性能优于现有的基于概念的模型，在某些情况下分类性能提高了2倍以上。此外，MuCIL还能够有效地定位输入图像中的视觉概念，并对模型的决策过程进行解释。这些结果表明，MuCIL是一种有效的增量学习方法，具有良好的可解释性和泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于需要持续学习和可解释性的计算机视觉任务，例如智能监控、自动驾驶、医疗诊断等。在这些场景中，模型需要不断学习新的类别和概念，同时保持对已有知识的理解和解释能力。MuCIL模型能够有效地解决这些问题，提高模型的可靠性和可信度，并为用户提供更清晰的决策依据。
📄 摘要（原文）
Concept-based methods have emerged as a promising direction to develop interpretable neural networks in standard supervised settings. However, most works that study them in incremental settings assume either a static concept set across all experiences or assume that each experience relies on a distinct set of concepts. In this work, we study concept-based models in a more realistic, dynamic setting where new classes may rely on older concepts in addition to introducing new concepts themselves. We show that concepts and classes form a complex web of relationships, which is susceptible to degradation and needs to be preserved and augmented across experiences. We introduce new metrics to show that existing concept-based models cannot preserve these relationships even when trained using methods to prevent catastrophic forgetting, since they cannot handle forgetting at concept, class, and concept-class relationship levels simultaneously. To address these issues, we propose a novel method - MuCIL - that uses multimodal concepts to perform classification without increasing the number of trainable parameters across experiences. The multimodal concepts are aligned to concepts provided in natural language, making them interpretable by design. Through extensive experimentation, we show that our approach obtains state-of-the-art classification performance compared to other concept-based models, achieving over 2$\times$ the classification performance in some cases. We also study the ability of our model to perform interventions on concepts, and show that it can localize visual concepts in input images, providing post-hoc interpretations.