Graph Integrated Multimodal Concept Bottleneck Model

📄 arXiv: 2510.00701v1 📥 PDF

作者: Jiakai Lin, Jinchang Zhang, Guoyu Lu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-01

💡 一句话要点

提出MoE-SGT，通过图Transformer和混合专家模型增强多模态概念瓶颈模型，提升复杂概念推理能力。

🎯 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 图Transformer 混合专家模型 可解释性 知识图谱 视觉问答

📋 核心要点

  1. 现有概念瓶颈模型（CBMs）通常是单模态的，忽略了概念之间的结构化关系，限制了其在复杂场景下的应用。
  2. MoE-SGT通过引入图Transformer和混合专家（MoE）模块，显式建模概念间的结构化关系，并动态分配推理任务。
  3. 实验结果表明，MoE-SGT在多个数据集上优于其他概念瓶颈网络，验证了其在复杂概念推理方面的有效性。

📝 摘要（中文）

为了满足深度学习，尤其是在高风险领域中对可解释性的日益增长的需求，概念瓶颈模型（CBMs）通过将人类可理解的概念插入到预测流程中来解决这个问题，但它们通常是单模态的，并且忽略了结构化的概念关系。为了克服这些限制，我们提出了MoE-SGT，一个推理驱动的框架，它使用结构注入图Transformer和混合专家（MoE）模块来增强CBMs。我们构建了多模态输入的答案-概念和答案-问题图，以显式地建模概念之间的结构化关系。随后，我们集成图Transformer来捕获多层次的依赖关系，从而解决了传统概念瓶颈模型在建模概念交互方面的局限性。然而，它仍然在适应复杂的概念模式时遇到瓶颈。因此，我们用混合专家（MoE）模块替换了前馈层，使模型能够在学习不同的概念关系方面具有更大的能力，同时将推理任务动态地分配给不同的子专家，从而显著增强了模型对复杂概念推理的适应性。通过对概念之间的结构化关系进行建模，并利用动态专家选择机制，MoE-SGT在多个数据集上实现了比其他概念瓶颈网络更高的准确率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有概念瓶颈模型（CBMs）在处理多模态输入时，无法有效建模概念之间结构化关系的问题。传统CBMs通常是单模态的，忽略了概念间的依赖关系，导致在复杂推理任务中性能受限。

核心思路：论文的核心思路是通过构建图结构来显式地建模概念之间的关系，并利用图Transformer来捕获多层次的依赖关系。此外，引入混合专家（MoE）模块来增强模型对复杂概念模式的适应性，通过动态分配推理任务给不同的子专家，提高模型的推理能力。

技术框架：MoE-SGT框架主要包含以下几个模块：1) 多模态输入处理模块，用于提取答案、概念和问题等信息；2) 图构建模块，用于构建答案-概念图和答案-问题图，显式建模概念间的关系；3) 图Transformer模块，用于捕获图结构中的多层次依赖关系；4) 混合专家（MoE）模块，用于动态分配推理任务给不同的子专家；5) 预测模块，用于根据学习到的概念表示进行最终预测。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一种基于图结构的CBMs增强框架，能够显式地建模概念之间的结构化关系；2) 引入了图Transformer来捕获多层次的依赖关系，克服了传统CBMs在概念交互建模方面的局限性；3) 使用混合专家（MoE）模块来增强模型对复杂概念模式的适应性，通过动态分配推理任务提高推理能力。

关键设计：在图构建模块中，论文设计了答案-概念图和答案-问题图，节点表示概念或问题，边表示它们之间的关系。图Transformer采用多头注意力机制来捕获节点之间的依赖关系。混合专家（MoE）模块包含多个子专家网络，每个子专家负责处理特定的概念模式。通过门控网络动态地选择合适的子专家进行推理。损失函数包括预测损失和专家选择的正则化项，以保证专家选择的合理性。

📊 实验亮点

MoE-SGT在多个数据集上取得了优于其他概念瓶颈网络的性能。通过建模概念间的结构化关系和利用动态专家选择机制，显著提升了模型在复杂概念推理任务中的准确率。具体性能数据和对比基线在论文中进行了详细展示，验证了MoE-SGT的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要高可解释性的多模态推理任务，例如视觉问答、医学诊断和智能教育等领域。通过显式地建模概念之间的关系，可以提高模型的可解释性和可靠性，从而在关键决策场景中提供更可信的依据。未来，该方法可以进一步扩展到更复杂的知识图谱推理和多模态融合任务中。

📄 摘要（原文）

With growing demand for interpretability in deep learning, especially in high stakes domains, Concept Bottleneck Models (CBMs) address this by inserting human understandable concepts into the prediction pipeline, but they are generally single modal and ignore structured concept relationships. To overcome these limitations, we present MoE-SGT, a reasoning driven framework that augments CBMs with a structure injecting Graph Transformer and a Mixture of Experts (MoE) module. We construct answer-concept and answer-question graphs for multimodal inputs to explicitly model the structured relationships among concepts. Subsequently, we integrate Graph Transformer to capture multi level dependencies, addressing the limitations of traditional Concept Bottleneck Models in modeling concept interactions. However, it still encounters bottlenecks in adapting to complex concept patterns. Therefore, we replace the feed forward layers with a Mixture of Experts (MoE) module, enabling the model to have greater capacity in learning diverse concept relationships while dynamically allocating reasoning tasks to different sub experts, thereby significantly enhancing the model's adaptability to complex concept reasoning. MoE-SGT achieves higher accuracy than other concept bottleneck networks on multiple datasets by modeling structured relationships among concepts and utilizing a dynamic expert selection mechanism.