CEIR: Concept-based Explainable Image Representation Learning

📄 arXiv: 2312.10747v1 📥 PDF

作者: Yan Cui, Shuhong Liu, Liuzhuozheng Li, Zhiyuan Yuan

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2023-12-17

备注: 8 pages

💡 一句话要点

提出CEIR：一种基于概念的可解释图像表示学习方法，提升无监督聚类性能。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 可解释性 图像表示学习 自监督学习 概念学习 变分自编码器 CLIP GPT-4 无监督聚类

📋 核心要点

  1. 自监督学习的表示缺乏可解释性，常用间接评估方法存在偏差，难以验证表示的合理性。
  2. CEIR将图像投影到概念向量空间，利用VAE学习潜在表示，从而封装高层次语义概念，增强可解释性。
  3. CEIR在无监督聚类任务上取得了SOTA性能，并且能够从开放世界图像中提取相关概念，无需微调。

📝 摘要（中文）

在现代机器学习中，利用自监督学习来获得高质量、无标签依赖的表示已引起广泛关注。然而，缺乏标签信息以及固有的高维特性，增加了学习到的表示的解释难度。因此，间接评估成为评估这些特征质量的常用指标，导致对学习到的表示原理的片面验证。为了解决这些挑战，我们提出了一种名为基于概念的可解释图像表示（CEIR）的新方法。首先，使用结合了预训练CLIP和GPT-4生成的概念的基于概念的模型（CBM），我们将输入图像投影到概念向量空间中。随后，变分自编码器（VAE）从这些投影的概念中学习潜在表示，作为最终的图像表示。由于该表示能够封装高层次、语义相关的概念，因此该模型允许归因于人类可理解的概念空间。这不仅增强了解释性，还保留了下游任务所需的鲁棒性。例如，我们的方法在CIFAR10、CIFAR100和STL10等基准测试中表现出最先进的无监督聚类性能。此外，利用人类概念理解的普遍性，CEIR可以无缝地从开放世界图像中提取相关概念，而无需微调。这为自动标签生成和标签操作提供了一种新方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有自监督学习方法学习到的图像表示缺乏可解释性，难以理解模型学习到的特征，并且依赖间接评估方法，无法直接验证表示的合理性。这限制了模型的可信度和可控性。

核心思路：CEIR的核心思路是将图像映射到人类可理解的概念空间，然后学习这些概念的潜在表示。通过这种方式，模型学习到的表示与人类的认知方式对齐，从而提高可解释性。此外，利用预训练模型（CLIP）和大型语言模型（GPT-4）来生成概念，可以有效地利用先验知识，提高表示的质量。

技术框架：CEIR的整体框架包括三个主要模块：1) 基于概念的模型（CBM）：利用预训练的CLIP模型和GPT-4生成的概念，将输入图像投影到概念向量空间。2) 变分自编码器（VAE）：从概念向量中学习潜在表示，作为最终的图像表示。3) 概念提取模块：利用学习到的表示，从开放世界图像中提取相关概念。

关键创新：CEIR的关键创新在于将概念引入到图像表示学习中，从而提高了表示的可解释性。与传统的自监督学习方法相比，CEIR学习到的表示与人类的认知方式更加一致，更容易理解和解释。此外，CEIR还能够从开放世界图像中提取相关概念，为自动标签生成和标签操作提供了新的可能性。

关键设计：CBM模块使用CLIP模型提取图像特征，然后计算图像特征与每个概念的相似度，得到概念向量。VAE模块使用标准的encoder-decoder结构，encoder将概念向量映射到潜在空间，decoder将潜在向量重构为概念向量。损失函数包括重构损失和KL散度损失，用于约束潜在空间的分布。概念提取模块使用学习到的表示，计算图像与每个概念的相似度，选择相似度最高的概念作为提取结果。

📊 实验亮点

CEIR在CIFAR10、CIFAR100和STL10等数据集上取得了state-of-the-art的无监督聚类性能，显著优于现有方法。此外，CEIR能够从开放世界图像中提取相关概念，无需进行任何微调，展示了其强大的泛化能力和可解释性。

🎯 应用场景

CEIR可应用于图像分类、图像检索、目标检测等计算机视觉任务。其可解释性使得模型在医疗诊断、自动驾驶等安全攸关领域更具应用价值。此外，CEIR还可用于自动标签生成和数据增强，降低对人工标注数据的依赖，促进弱监督学习的发展。

📄 摘要（原文）

In modern machine learning, the trend of harnessing self-supervised learning to derive high-quality representations without label dependency has garnered significant attention. However, the absence of label information, coupled with the inherently high-dimensional nature, improves the difficulty for the interpretation of learned representations. Consequently, indirect evaluations become the popular metric for evaluating the quality of these features, leading to a biased validation of the learned representation rationale. To address these challenges, we introduce a novel approach termed Concept-based Explainable Image Representation (CEIR). Initially, using the Concept-based Model (CBM) incorporated with pretrained CLIP and concepts generated by GPT-4, we project input images into a concept vector space. Subsequently, a Variational Autoencoder (VAE) learns the latent representation from these projected concepts, which serves as the final image representation. Due to the capability of the representation to encapsulate high-level, semantically relevant concepts, the model allows for attributions to a human-comprehensible concept space. This not only enhances interpretability but also preserves the robustness essential for downstream tasks. For instance, our method exhibits state-of-the-art unsupervised clustering performance on benchmarks such as CIFAR10, CIFAR100, and STL10. Furthermore, capitalizing on the universality of human conceptual understanding, CEIR can seamlessly extract the related concept from open-world images without fine-tuning. This offers a fresh approach to automatic label generation and label manipulation.