[论文解读] Debiasing Concept Bottleneck Models with Instrumental Variables
本文提出一种基于工具变量（IV）技术的因果去偏方法，用于概念瓶颈模型（CBMs），以减轻概念特征中混淆因素带来的偏差。通过建模未观测到的混淆变量并确保概念集的完整性，该方法即使在概念不完整的情况下也能提升预测解释的质量，在合成数据和真实世界实验中均表现出更优的概念排序效果与去偏性能。
Concept-based explanation approach is a popular model interpertability tool because it expresses the reasons for a model's predictions in terms of concepts that are meaningful for the domain experts. In this work, we study the problem of the concepts being correlated with confounding information in the features. We propose a new causal prior graph for modeling the impacts of unobserved variables and a method to remove the impact of confounding information and noise using the instrumental variable techniques. We also model the completeness of the concepts set and show that our debiasing method works when the concepts are not complete. Our synthetic and real-world experiments demonstrate the success of our method in removing biases and improving the ranking of the concepts in terms of their contribution to the explanation of the predictions.
研究动机与目标
- 解决CBM中概念特征与未观测到的混淆变量相关联的问题，该问题会损害模型的可解释性。
- 构建一个因果框架，通过考虑隐藏混淆变量，隔离概念对预测的真正影响。
- 确保当概念集合不完整时（现实世界中常见限制），去偏方法仍具鲁棒性。
- 通过消除由噪声和混淆导致的虚假相关性，提升基于概念的解释的可靠性与公平性。
提出的方法
- 引入一个因果先验图，用于建模未观测混淆变量对概念特征和模型预测的共同影响。
- 应用工具变量技术，识别并从概念表征中去除混淆变量的影响。
- 将概念集完整性建模为IV方法有效性的关键因素，确保即使未包含所有相关概念，方法仍具有效性。
- 采用两阶段估计程序：第一阶段，估计工具变量对概念的影响；第二阶段，利用该估计结果校正预测模型。
- 构建因果模型，使得工具变量与误差项条件独立，但与内生概念特征相关。
- 将去偏后的概念表征整合进CBM框架，以生成更公平、更准确的解释。
实验结果
研究问题
- RQ1当存在混淆变量时，工具变量技术能否有效去除CBM中基于概念的解释的偏差？
- RQ2概念集的完整性在多大程度上影响所提出去偏方法的性能？
- RQ3该方法是否能提升概念根据其对预测真正贡献程度的排序效果？
- RQ4在存在隐藏混淆变量的合成与真实世界数据设置下，该方法能否维持或提升模型性能？
主要发现
- 所提方法通过将概念的因果效应与混淆因素分离，成功降低了基于概念的解释中的偏差。
- 即使概念集不完整，该方法仍能保持有效性，通过因果先验图建模缺失概念的影响。
- 该方法通过减少虚假相关性，改善了概念的排序，从而更准确地识别出关键概念。
- 在合成数据上的实验表明，与基线CBM方法相比，偏差显著降低。
- 在真实世界数据集中，该方法提升了解释质量与鲁棒性，使概念贡献更接近真实因果因素。
- 在存在混淆特征的设定下，工具变量方法在偏差缓解与预测保真度方面均优于标准CBM训练方法。
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本解读由 AI 生成，并经人工编辑审核。