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Adaptive Concept Bottleneck for Base Models under Distribution Shift
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内容提要
本研究提出自适应概念瓶颈模型（CBM），旨在解决基础模型在分布变化下的决策解释性问题。该模型通过动态调整概念向量库和预测层，显著提升测试数据的解释能力和部署准确率，最高提升可达28%。
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关键要点
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本研究提出自适应概念瓶颈模型（CBM）。
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CBM旨在解决基础模型在分布变化下的决策解释性问题。
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模型通过动态调整概念向量库和预测层来提升性能。
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在缺乏源数据的情况下，CBM能够提升测试数据的解释能力。
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后期部署准确率最高提升可达28%。
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