学会接受帮助：干预感知的概念嵌入模型

通过构建和解释高层概念的预测，概念瓶颈模型（CBMs）解决了神经架构的不透明性。我们提出了一种新的 CBM 基于架构和训练范式的模型，称为 Intervention-aware Concept Embedding models（IntCEMs），通过在训练时学习概念干预策略，有效地选择和接受概念干预，从而在测试时显著提高性能。我们的实验证明，当提供测试时概念干预时，IntCEMs 明显优于最先进的概念可解释模型，验证了我们方法的有效性。