ConceptTracer: Interactive Analysis of Concept Saliency and Selectivity in Neural Representations

📄 arXiv: 2604.07019v1 📥 PDF

作者: Ricardo Knauer, Andre Beinrucker, Erik Rodner

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-04-08

备注: XAI 2026 Late-Breaking Work Track

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

ConceptTracer：交互式分析神经表征中概念显著性和选择性的工具

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

关键词: 神经网络可解释性 概念分析 信息论 交互式可视化 表格基础模型 TabPFN 神经表征

📋 核心要点

  1. 神经网络决策过程不透明，缺乏有效工具系统探索其学习到的表征，尤其是在表格基础模型中。
  2. ConceptTracer通过量化概念的显著性和选择性，帮助识别对特定概念响应强烈的神经元，从而分析神经表征。
  3. 在TabPFN模型上的实验表明，ConceptTracer能够有效发现可解释的神经元，为理解神经网络编码概念信息提供实用框架。

📝 摘要（中文）

神经网络在各种任务中表现出令人印象深刻的预测性能，但其决策过程通常是不透明的。尽管人们对机制可解释性越来越感兴趣，但系统地探索神经网络（特别是表格基础模型）所学习的表征的工具仍然有限。本文介绍ConceptTracer，一个交互式应用程序，用于通过人类可解释概念的视角分析神经表征。ConceptTracer集成了两种信息论度量，用于量化概念的显著性和选择性，使研究人员和从业人员能够识别对单个概念强烈响应的神经元。我们通过TabPFN学习的表征展示了ConceptTracer的实用性，并表明我们的方法有助于发现可解释的神经元。总之，这些功能为研究像TabPFN这样的神经网络如何编码概念级信息提供了一个实用的框架。ConceptTracer可在https://github.com/ml-lab-htw/concept-tracer获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有神经网络，特别是表格基础模型，虽然预测性能出色，但其内部决策过程如同黑盒，缺乏有效的工具来系统地探索和理解其学习到的表征。研究人员难以理解网络内部神经元如何响应和编码不同的概念，这阻碍了对模型行为的深入分析和改进。

核心思路：ConceptTracer的核心思路是利用人类可解释的概念作为桥梁，连接神经网络的内部表征和外部知识。通过量化神经元对特定概念的“显著性”和“选择性”，来揭示哪些神经元对哪些概念最为敏感。这种方法旨在将抽象的神经元激活模式与具体的、可理解的概念联系起来，从而提高模型的可解释性。

技术框架：ConceptTracer是一个交互式应用程序，其主要流程包括：1) 用户选择感兴趣的概念；2) ConceptTracer计算神经元对这些概念的显著性和选择性得分；3) 用户可以通过交互界面浏览和分析这些得分，识别与特定概念相关的神经元；4) 用户可以进一步探索这些神经元的激活模式，以验证其与概念的关联性。该框架集成了信息论度量，用于量化概念与神经元之间的关系。

关键创新：ConceptTracer的关键创新在于其将信息论度量（概念显著性和选择性）与交互式可视化相结合，提供了一种系统且易于使用的工具，用于分析神经网络中的概念表征。与以往主要关注模型整体性能的可解释性方法不同，ConceptTracer侧重于神经元级别的概念理解，从而能够更精细地分析模型的内部机制。

关键设计：ConceptTracer的关键设计包括：1) 显著性度量：量化神经元的激活强度与概念存在之间的相关性；2) 选择性度量：衡量神经元对特定概念的响应程度，相对于对其他概念的响应；3) 交互式界面：允许用户灵活地选择概念、浏览神经元得分、并可视化神经元激活模式。具体的信息论度量公式和参数设置在论文中应该有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过在TabPFN模型上的实验，展示了ConceptTracer的有效性。实验结果表明，ConceptTracer能够识别出对特定概念具有高度显著性和选择性的神经元，从而揭示了TabPFN模型内部的概念表征方式。这些发现有助于理解TabPFN如何利用概念信息进行预测，并为进一步改进模型提供了思路。（具体性能数据未知）

🎯 应用场景

ConceptTracer可应用于各种神经网络的可解释性分析，尤其适用于表格数据分析和基础模型。它可以帮助研究人员理解模型如何学习和表示概念，从而改进模型设计、提高模型鲁棒性、并增强用户对模型的信任。此外，该工具还可用于教育领域，帮助学生理解神经网络的工作原理。

📄 摘要（原文）

Neural networks deliver impressive predictive performance across a variety of tasks, but they are often opaque in their decision-making processes. Despite a growing interest in mechanistic interpretability, tools for systematically exploring the representations learned by neural networks in general, and tabular foundation models in particular, remain limited. In this work, we introduce ConceptTracer, an interactive application for analyzing neural representations through the lens of human-interpretable concepts. ConceptTracer integrates two information-theoretic measures that quantify concept saliency and selectivity, enabling researchers and practitioners to identify neurons that respond strongly to individual concepts. We demonstrate the utility of ConceptTracer on representations learned by TabPFN and show that our approach facilitates the discovery of interpretable neurons. Together, these capabilities provide a practical framework for investigating how neural networks like TabPFN encode concept-level information. ConceptTracer is available at https://github.com/ml-lab-htw/concept-tracer.