Causal Intervention Framework for Variational Auto Encoder Mechanistic Interpretability

📄 arXiv: 2505.03530v1 📥 PDF

作者: Dip Roy

分类: cs.LG

发布日期: 2025-05-06

💡 一句话要点

提出因果干预框架以提升变分自编码器的机制可解释性

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 变分自编码器 机制可解释性 因果干预 电路图案 语义因素 模型透明性 生成模型 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在解释生成模型（如VAE）时面临挑战，尤其是在理解其内部机制和语义因素的编码与处理方面。
  2. 本文提出了一种因果干预框架，通过识别电路图案和进行多层次干预，增强VAE的机制可解释性。
  3. 实验结果显示，FactorVAE在解耦得分和因果效应强度上优于标准VAE和Beta-VAE，表明该框架的有效性。

📝 摘要（中文）

深度学习模型的机制可解释性已成为理解神经网络功能的重要研究方向。尽管在解释判别模型（如变换器）方面取得了显著进展，但对生成模型（如变分自编码器，VAE）的理解仍然具有挑战性。本文提出了一种全面的因果干预框架，以实现VAE的机制可解释性。我们开发了技术来识别和分析VAE中的“电路图案”，研究语义因素如何在网络层中编码、处理和解耦。我们的框架通过输入操控、潜在空间扰动、激活补丁和因果中介分析等不同层次的干预进行应用。实验结果表明，我们的干预能够成功隔离功能电路，并将计算图映射到语义因素的因果图上。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决变分自编码器（VAE）在机制可解释性方面的不足，现有方法难以深入理解其内部工作原理和语义因素的处理。

核心思路：提出一种因果干预框架，通过识别VAE中的电路图案，分析语义因素的编码和解耦，进而提升模型的可解释性。

技术框架：框架包括输入操控、潜在空间扰动、激活补丁和因果中介分析等多个模块，针对不同层次进行干预，以便全面分析模型的功能电路。

关键创新：引入了因果干预的概念，能够将计算图与语义因素的因果图进行映射，显著提升了对VAE的理解和可解释性。

关键设计：设计了针对因果效应强度、干预特异性和电路模块化的度量标准，量化VAE组件的可解释性，并通过实验验证了不同VAE变体的性能差异。

📊 实验亮点

实验结果表明，FactorVAE在解耦得分上达到0.084，因果效应强度均值为4.59，显著优于标准VAE（0.064，3.99）和Beta-VAE（0.051，3.43），展示了该框架在提升机制可解释性方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括生成模型的透明性提升、模型调试和优化，以及在医疗、金融等领域的决策支持系统中，提供更可解释的生成模型。未来，该框架有望推动生成模型在实际应用中的广泛采用。

📄 摘要（原文）

Mechanistic interpretability of deep learning models has emerged as a crucial research direction for understanding the functioning of neural networks. While significant progress has been made in interpreting discriminative models like transformers, understanding generative models such as Variational Autoencoders (VAEs) remains challenging. This paper introduces a comprehensive causal intervention framework for mechanistic interpretability of VAEs. We develop techniques to identify and analyze "circuit motifs" in VAEs, examining how semantic factors are encoded, processed, and disentangled through the network layers. Our approach uses targeted interventions at different levels: input manipulations, latent space perturbations, activation patching, and causal mediation analysis. We apply our framework to both synthetic datasets with known causal relationships and standard disentanglement benchmarks. Results show that our interventions can successfully isolate functional circuits, map computational graphs to causal graphs of semantic factors, and distinguish between polysemantic and monosemantic units. Furthermore, we introduce metrics for causal effect strength, intervention specificity, and circuit modularity that quantify the interpretability of VAE components. Experimental results demonstrate clear differences between VAE variants, with FactorVAE achieving higher disentanglement scores (0.084) and effect strengths (mean 4.59) compared to standard VAE (0.064, 3.99) and Beta-VAE (0.051, 3.43). Our framework advances the mechanistic understanding of generative models and provides tools for more transparent and controllable VAE architectures.