Multimodal Concept Bottleneck Models

📄 arXiv: 2606.19882v1 📥 PDF

作者: Tongqing Shi, Ge Yan, Tuomas Oikarinen, Tsui-Wei Weng

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2026-06-18

备注: Present at NeurIPS 2025 Mechanistic Interpretability Workshop

💡 一句话要点

提出多模态概念瓶颈模型以解决可解释性与泛化问题

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

关键词: 多模态学习 概念瓶颈模型 可解释性 深度学习 图像检索 零样本分类 特征对齐

📋 核心要点

  1. 现有的概念瓶颈模型在处理超出固定类别的任务时泛化能力不足，并且容易受到非概念信息的干扰。
  2. 本文提出的多模态概念瓶颈模型通过双重概念瓶颈层对图像和文本嵌入进行对齐，增强了模型的可解释性和泛化能力。
  3. MM-CBM在四个标准基准上实现了平均51.26%的准确率提升，且在可解释性与黑箱性能之间保持了良好的平衡。

📝 摘要（中文）

概念瓶颈模型（CBMs）通过将图像特征与自然概念对齐，增强了深度学习网络的可解释性。然而，现有CBMs在超出固定预定义类别时的泛化能力有限，并且存在非概念信息泄露的风险。本文提出了多模态概念瓶颈模型（MM-CBM），旨在解决这些问题并将CBMs扩展到CLIP中。MM-CBM利用双重概念瓶颈层（CBLs）将图像和文本嵌入对齐为可解释特征，从而以可解释的方式执行零样本分类或图像检索等新视觉任务。与现有方法相比，MM-CBM在四个标准基准上平均提高了51.26%的准确率，同时保持高准确性，性能与黑箱模型相差约5%。

🔬 方法详解

问题定义：现有的概念瓶颈模型（CBMs）在处理超出固定类别的任务时，泛化能力不足，且可能会利用非概念信息，导致预测不准确。

核心思路：本文提出的多模态概念瓶颈模型（MM-CBM）通过引入双重概念瓶颈层（CBLs），将图像和文本嵌入对齐为可解释特征，从而解决了现有方法的局限性。

技术框架：MM-CBM的整体架构包括两个主要模块：图像嵌入模块和文本嵌入模块。两个模块通过概念瓶颈层进行对齐，形成可解释的特征表示。

关键创新：MM-CBM的最重要创新在于双重概念瓶颈层的设计，使得模型能够同时处理图像和文本信息，提升了可解释性和泛化能力。与传统CBMs相比，MM-CBM在处理多模态数据时表现出更强的适应性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化对齐效果，并在网络结构中引入了多层次的概念瓶颈层，以增强特征的可解释性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，MM-CBM在四个标准基准上实现了平均51.26%的准确率提升，且在可解释性方面表现优异，性能与黑箱模型相差仅约5%。这一结果表明，MM-CBM在保持高准确率的同时，显著增强了模型的可解释性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括图像分类、图像检索和自然语言处理等多模态任务。通过增强模型的可解释性，MM-CBM可以帮助用户更好地理解模型决策过程，提升实际应用中的信任度和透明度。未来，该方法有望在医疗影像分析、自动驾驶等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Concept Bottleneck Models (CBMs) enhance the interpretability of deep learning networks by aligning the features extracted from images with natural concepts. However, existing CBMs are constrained in their ability to generalize beyond a fixed set of predefined classes and the risk of non-concept information leakage, where predictive signals outside the intended concepts are inadvertently exploited. In this paper, we propose Multimodal Concept Bottleneck Model (MM-CBM) to address these issues and extend CBMs into CLIP. MM-CBM utilizes dual Concept Bottleneck Layers (CBLs) to align both the image and text embeddings into interpretable features. This allows us to perform new vision tasks like zero-shot classification or image retrieval in an interpretable way. Compared to existing methods, MM-CBM achieves up to 51.26% accuracy improvement on average across four standard benchmarks. Our method maintains high accuracy, staying within ~5% of black-box performance while offering greater interpretability.