Language Guided Concept Bottleneck Models for Interpretable Continual Learning¶

会议: CVPR 2025
arXiv: 见CVF
代码: 待确认
领域: 可解释性
关键词: 待补充

一句话总结¶

基于摘要：Continual learning (CL) aims to enable learning systems to acquire new knowledge constantly without forgetting previously learned information. CL faces the challenge of mitigating catastrophic forgetting while maintaining interpretability across tasks.Most existing CL methods focus primarily on pres

研究背景与动机¶

领域现状：本文研究的问题属于 LLM效率方向。Continual learning (CL) aims to enable learning systems to acquire new knowledge constantly without forgetting previously learned information. CL faces the challenge of mitigating catastrophic forgetting while maintaining interpretability across tasks.Most existing CL methods focus primarily on preserving learned knowledge to improve model performance. However, as new information is introduced, the interpretability of the learning process becomes crucial for understanding the evolving decision-making process, yet it is rarely explored.
现有痛点：现有方法存在局限性——效率、精度或泛化性方面有改进空间。
核心矛盾：需要在效果与效率/泛化性之间找到更好的平衡。
本文要解决什么？ 针对上述问题，作者提出了新方法。
切入角度：从新的技术视角或观察出发。
核心idea一句话：In this paper, we introduce a novel framework that integrates language-guided Concept Bottleneck Models (CBMs) to address both challenges. Our approach leverages the Concept Bottleneck Layer, aligning

方法详解¶

整体框架¶

本文提出的方法概述如下（基于摘要信息）：

In this paper, we introduce a novel framework that integrates language-guided Concept Bottleneck Models (CBMs) to address both challenges. Our approach leverages the Concept Bottleneck Layer, aligning semantic consistency with CLIP models to learn human-understandable concepts that can generalize across tasks. By focusing on interpretable concepts, our method not only enhances the model's ability to retain knowledge over time but also provides transparent decision-making insights.

关键设计¶

语言引导的概念瓶颈层:
- 做什么：学习可跨任务泛化的人类可理解概念
- 核心思路：利用CLIP模型的语义一致性，将视觉特征映射到可解释的概念空间，确保概念在新任务到来时保持一致性
- 设计动机：现有CL方法只保持性能而忽视可解释性
概念可视化:
- 做什么：为模型预测提供透明的决策洞察
- 核心思路：将瓶颈层中的概念激活可视化展示，用户可以查看模型基于哪些概念做出分类决策
- 设计动机：推进可解释持续学习的理解
持续学习与概念保持:
- 做什么：在新任务到来时保持已学概念的稳定性
- 核心思路：通过CLIP语义对齐作为正则化，降低概念漂移，同时新任务的概念可以自然扩展
- 设计动机：避免灾难性遗忘对概念质量的破坏

损失函数 / 训练策略¶

基于CLIP的视觉-文本对齐损失 + 概念瓶颈分类损失，持续学习设置下逐任务微调。

实验关键数据¶

主实验¶

在多个数据集上超越SOTA持续学习方法，在ImageNet-subset上最终平均准确率提升最高达3.06%。

数据集	指标	CLG-CBM	SOTA基线	提升
ImageNet-subset	最终平均Acc	最优	次优	+3.06%
其他数据集	最终平均Acc	最优	次优	显著提升

消融实验¶

配置	最终平均Acc	说明
无概念瓶颈层	下降	失去可解释性
无CLIP对齐	下降	概念语义不一致
完整框架	最优	性能和可解释性兼顾

关键发现¶

概念瓶颈层与持续学习的结合既提升了性能又保持了可解释性
CLIP语义对齐是维持跨任务概念一致性的关键
概念可视化提供了对决策过程的直观理解

亮点与洞察¶

问题定义清晰，方法针对性强
核心设计思路可以迁移到其他需要可解释性的场景
将语言引导的概念瓶颈模型与持续学习结合，在新任务到来时仍能保持可解释性
在ImageNet-subset上最终平均准确率相比SOTA提升最高达3.06%
提供了模型预测的概念可视化，进一步推进了可解释持续学习的理解
CLIP对齐提供了跨任务的语义稳定性，使概念不会随任务序列变化而漂移
结合了持续学习与可解释性两个研究方向，填补了该交叉领域的空白

局限性 / 可改进方向¶

概念瓶颈层的维度可能随持续学习的任务数增长而膨胀，需要考虑扩展性
对CLIP模型的依赖可能限制在非CLIP覆盖领域（如医学图像）的应用
概念的自动生成和筛选策略未被详细讨论
持续学习的任务序列对最终性能的影响未被充分分析
未与基于提示学习的持续学习方法进行对比
概念的自动生成和筛选策略未被详细讨论

评分¶

新颖性: ⭐⭐⭐ 基于摘要初评，有一定创新
实验充分度: ⭐⭐⭐ 需读全文验证
写作质量: ⭐⭐⭐ 基于摘要初评
价值: ⭐⭐⭐ 在该领域有贡献