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Zero-shot Concept Bottleneck Models
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内容提要
本研究提出了一种零样本概念瓶颈模型（Z-CBMs），旨在解决传统概念瓶颈模型对大量数据和资源的依赖问题。Z-CBMs无需训练神经网络即可进行概念和标签预测，利用大型概念库进行检索和回归。实验结果表明，该模型具有可解释性和干预性，展现出重要的应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种零样本概念瓶颈模型（Z-CBMs），旨在解决传统概念瓶颈模型对大量数据和资源的依赖问题。
- Z-CBMs无需训练神经网络即可进行概念和标签预测。
- 该模型利用大型概念库进行概念检索和概念回归。
- 实验结果表明，Z-CBMs具有可解释性和干预性，展现出重要的应用潜力。
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