概念描述数据集（ACD-𝓐?𝓜,𝓢?)

本研究构建了一个概念描述数据集，名为ACD-𝓐?𝓜,𝓢?，用于提供对DVMs的全球概念解释。数据集通过自动概念解码和描述方法构建，旨在解码DVMs的关键层中的每个视觉概念（VC），并利用大型视觉语言模型（LVLM）描述这些VC的常见性。该数据集为全局概念提供语言解释，并为局部决策过程提供基于链的解释。

This study constructs a concept description dataset named ACD-𝓐?𝓜,𝓢? to provide global conceptual explanations for Deep Visual Models (DVMs). The dataset is developed through automatic concept decoding and description methodologies, targeting to decode every Visual Concept (VC) within the critical layers of DVMs and leverage Large Vision-Language Models (LVLMs) to depict the commonality of these VCs. This dataset delivers linguistic explanations for global concepts, as well as chain-based explanations for local decision-making procedures.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

概念描述数据集（ACD-𝓐?𝓜,𝓢?）通过自动化的视觉概念解码与描述方法构建。具体而言，该数据集利用先进的解释性人工智能（XAI）方法，从深度视觉模型（DVM）的关键层中解码视觉概念（VC），并通过大型视觉语言模型（LVLM）对提取的图像块进行语言描述。为了应对视觉概念的多义性问题，数据集还引入了概念多义性解耦与过滤机制（CPDF），将多义性概念分解为一组正交的概念原子，并通过概念多义性熵（CPE）量化其多义性程度。最终，数据集以自然语言形式提供了全局概念解释，并为局部决策过程生成语言解释链。

特点

该数据集的特点在于其自动化的构建过程与多义性管理机制。首先，数据集通过LVLM自动生成视觉概念的语言描述，避免了传统手动标注的低效与主观性。其次，数据集通过CPDF机制解耦多义性概念，确保每个概念原子在特定上下文中具有明确的语义。此外，CPE作为量化指标，能够有效衡量概念与模型的可解释性。数据集不仅提供了全局概念解释，还能通过概念链生成局部决策过程的语言解释，增强了深度视觉模型的透明性与可解释性。

使用方法

该数据集的使用方法主要分为三个步骤。首先，用户可以通过数据集提供的全局概念解释，了解深度视觉模型在特定数据集上的整体行为。其次，用户可以利用CPDF机制对多义性概念进行解耦与过滤，选择最相关的概念原子进行解释。最后，用户可以通过概念链生成局部决策过程的语言解释，理解模型在特定样本上的决策路径。数据集支持多种XAI方法，并适用于不同架构的深度视觉模型，如ResNet和CLIP。通过结合LVLM和LLM，数据集能够生成高质量的语言解释，提升模型的可解释性与用户理解。

背景与挑战

背景概述

概念描述数据集（ACD-𝓐?𝓜,𝓢?）由天津大学智能与计算学院的研究团队于2025年提出，旨在解决深度视觉模型（DVMs）的可解释性问题。该数据集通过自动化的视觉概念解码与描述，构建了全局概念解释数据集，并结合多义性量化机制，提升了模型决策的透明性。该研究首次提出了链式解释（CoE）方法，通过自动化的概念解码、解耦、过滤和描述，解决了现有方法在构建全局概念解释数据集时的灵活性问题。ACD-𝓐?𝓜,𝓢?的提出为深度视觉模型的可解释性研究提供了新的工具和方法，推动了相关领域的发展。

当前挑战

ACD-𝓐?𝓜,𝓢?数据集在构建过程中面临的主要挑战包括：1）视觉概念的多义性问题，即同一概念可能包含多个语义，导致模型解释的模糊性；2）自动化构建全局概念解释数据集的复杂性，尤其是在处理新场景和新模型时，传统手动方法的低效性和高成本限制了其应用；3）如何量化概念的多义性，并将其作为模型可解释性的评估指标。此外，数据集在生成局部解释时，需确保解释链的连贯性和逻辑性，这对自动化生成自然语言解释提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

概念描述数据集（ACD-𝓐?𝓜,𝓢?）在深度学习视觉模型（DVM）的可解释性研究中具有重要应用。该数据集通过自动解码和描述视觉概念（VC），构建了全局概念解释数据集，能够为模型的决策过程提供全局和局部的解释。其经典使用场景包括通过自动化的概念解码和描述机制，帮助研究人员理解模型在不同层次上的语义表示，尤其是在处理多义性概念时，能够有效提升模型的可解释性。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列经典工作，特别是在概念多义性解耦和量化方面。基于该数据集的研究提出了概念多义性熵（CPE）作为模型可解释性的量化指标，并进一步推动了自动概念解码和描述技术的发展。此外，该数据集还启发了基于语言模型的局部解释链生成方法，类似于思维链（CoT）的解释框架，为深度学习模型的解释性研究提供了新的方向。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，概念描述数据集（ACD-𝓐?𝓜,𝓢?）在深度学习模型的可解释性研究中占据了重要地位。随着深度视觉模型（DVMs）在自动驾驶、医疗诊断等关键领域的广泛应用，模型的可解释性成为了一个亟待解决的问题。传统的后验解释方法虽然在提供全局和局部解释方面取得了一定进展，但在自动构建准确且充分的语言解释方面仍面临挑战，尤其是语义视觉概念（VCs）中的多义性问题严重影响了模型的可解释性。为此，研究者提出了链式解释（CoE）方法，通过自动解码和描述VCs来构建全局概念解释数据集，并设计了概念多义性解耦与过滤机制（CPDF）来区分最相关的概念原子。此外，概念多义性熵（CPE）作为一种量化模型可解释性的指标，被引入以衡量概念的不确定性。CoE方法通过追踪概念电路，自动生成DVMs决策过程的语言解释，显著提升了模型的可解释性。实验表明，CoE在解释性评分上平均提升了36%，展示了其在自动构建全局和局部解释方面的优越性。这一研究为深度视觉模型的系统化解释提供了新的框架，具有重要的理论和应用价值。

相关研究论文

• CoE: Chain-of-Explanation via Automatic Visual Concept Circuit Description and Polysemanticity Quantification

  天津大学 · 2025年