提出生成器驱动的CBM鲁棒性评估框架

1. 12:00
   arXiv · cs.AI

   概念瓶颈模型在几何—语义扰动下的鲁棒性分析

   作者提出生成器驱动的评估框架，在连续几何扰动和离散语义干预两类条件下比较标准分类器与概念瓶颈模型的鲁棒性。基于论文摘要，研究结合预测与概念级敏感性指标、随机平滑认证，以及类别语义相似度和概念词汇量等任务条件，分析可解释性与鲁棒性的关系；结果显示，概念瓶颈并不会普遍提升鲁棒性，而是会改变敏感性的表现位置和方式。

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