本文提出了一种自我解释的深度学习模型，适用于无监督概念学习，能够生成有意义的解释并提升性能。实验结果显示，该模型在多个数据集上优于现有方法。此外，研究还探讨了基于不确定性的贝叶斯估计和模型无关的概念解释方法，验证了其在模型选择和优化中的实用性。