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零样本概念瓶颈模型
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内容提要
本研究提出零样本概念瓶颈模型（Z-CBMs），旨在解决目标任务训练中对大量数据和资源的依赖。Z-CBMs无需训练神经网络即可进行概念和标签预测，依靠大型概念库进行检索和回归，实验结果表明其具备可解释性和应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出零样本概念瓶颈模型（Z-CBMs）。
- Z-CBMs旨在解决目标任务训练中对大量数据和资源的依赖。
- 该模型无需训练神经网络即可进行概念和标签预测。
- Z-CBMs依靠大型概念库进行检索和回归。
- 实验结果表明Z-CBMs具备可解释性和应用潜力。
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