CI-CBM: Class-Incremental Concept Bottleneck Model for Interpretable Continual Learning
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Javadi, Amirhosein, Oikarinen, Tuomas, Javidi, Tara, Weng, Tsui-Wei |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Interpretable Generative Models through Post-hoc Concept Bottlenecks
di: Kulkarni, Akshay, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kulkarni, Akshay, et al.
Pubblicazione: (2025)
VLG-CBM: Training Concept Bottleneck Models with Vision-Language Guidance
di: Srivastava, Divyansh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Srivastava, Divyansh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Linear Explanations for Individual Neurons
di: Oikarinen, Tuomas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Oikarinen, Tuomas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Beyond Top Activations: Efficient and Reliable Crowdsourced Evaluation of Automated Interpretability
di: Oikarinen, Tuomas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Oikarinen, Tuomas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Interpreting Neurons in Deep Vision Networks with Language Models
di: Bai, Nicholas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bai, Nicholas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Active World-Model with 4D-informed Retrieval for Exploration and Awareness
di: Vaezpour, Elaheh, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Vaezpour, Elaheh, et al.
Pubblicazione: (2026)
Interpretable and Steerable Concept Bottleneck Sparse Autoencoders
di: Kulkarni, Akshay, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kulkarni, Akshay, et al.
Pubblicazione: (2025)
Active Sampling for Ultra-Low-Bit-Rate Video Compression via Conditional Controlled Diffusion
di: Javadi, Amirhosein, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Javadi, Amirhosein, et al.
Pubblicazione: (2026)
Concept Bottleneck Large Language Models
di: Sun, Chung-En, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Chung-En, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Single Image and Multimodality Is All You Need for Novel View Synthesis
di: Javadi, Amirhosein, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Javadi, Amirhosein, et al.
Pubblicazione: (2026)
Interpretability-Guided Test-Time Adversarial Defense
di: Kulkarni, Akshay, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kulkarni, Akshay, et al.
Pubblicazione: (2024)
Walking the Web of Concept-Class Relationships in Incrementally Trained Interpretable Models
di: Agrawal, Susmit, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Agrawal, Susmit, et al.
Pubblicazione: (2025)
Crafting Large Language Models for Enhanced Interpretability
di: Sun, Chung-En, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Chung-En, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mitigating Bias in Concept Bottleneck Models for Fair and Interpretable Image Classification
di: Tong, Schrasing, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tong, Schrasing, et al.
Pubblicazione: (2026)
Class-Incremental Learning: A Survey
di: Zhou, Da-Wei, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhou, Da-Wei, et al.
Pubblicazione: (2023)
Learning New Concepts, Remembering the Old: Continual Learning for Multimodal Concept Bottleneck Models
di: Lai, Songning, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lai, Songning, et al.
Pubblicazione: (2024)
Concept Bottleneck Models Without Predefined Concepts
di: Schrodi, Simon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schrodi, Simon, et al.
Pubblicazione: (2024)
Hyperbolic Concept Bottleneck Models
di: Uyterlinde, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Uyterlinde, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2026)
Flexible Concept Bottleneck Model
di: Du, Xingbo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Du, Xingbo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Energy-Based Concept Bottleneck Models: Unifying Prediction, Concept Intervention, and Probabilistic Interpretations
di: Xu, Xinyue, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Xinyue, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stable Routing for Mixture-of-Experts in Class-Incremental Learning
di: Guo, Zirui, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Guo, Zirui, et al.
Pubblicazione: (2026)
AdaCBM: An Adaptive Concept Bottleneck Model for Explainable and Accurate Diagnosis
di: Chowdhury, Townim F., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chowdhury, Townim F., et al.
Pubblicazione: (2024)
MOS: Model Surgery for Pre-Trained Model-Based Class-Incremental Learning
di: Sun, Hai-Long, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Hai-Long, et al.
Pubblicazione: (2024)
iNeMo: Incremental Neural Mesh Models for Robust Class-Incremental Learning
di: Fischer, Tom, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fischer, Tom, et al.
Pubblicazione: (2024)
Cross-Class Feature Augmentation for Class Incremental Learning
di: Kim, Taehoon, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kim, Taehoon, et al.
Pubblicazione: (2023)
Towards Faithful Multimodal Concept Bottleneck Models
di: Moreau, Pierre, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Moreau, Pierre, et al.
Pubblicazione: (2026)
Expandable Subspace Ensemble for Pre-Trained Model-Based Class-Incremental Learning
di: Zhou, Da-Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhou, Da-Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Future-Proofing Class-Incremental Learning
di: Jodelet, Quentin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jodelet, Quentin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Brain-Inspired Continual Learning-Robust Feature Distillation and Re-Consolidation for Class Incremental Learning
di: Khan, Hikmat, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Khan, Hikmat, et al.
Pubblicazione: (2024)
Closing the Oracle Gap: Increment Vector Transformation for Class Incremental Learning
di: Qiu, Zihuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Qiu, Zihuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
V2C-CBM: Building Concept Bottlenecks with Vision-to-Concept Tokenizer
di: He, Hangzhou, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: He, Hangzhou, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive Adapter Routing for Long-Tailed Class-Incremental Learning
di: Qi, Zhi-Hong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Qi, Zhi-Hong, et al.
Pubblicazione: (2024)
CCSI: Continual Class-Specific Impression for Data-free Class Incremental Learning
di: Ayromlou, Sana, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ayromlou, Sana, et al.
Pubblicazione: (2024)
RAT: Boosting Misclassification Detection Ability without Extra Data
di: Yan, Ge, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yan, Ge, et al.
Pubblicazione: (2025)
Make Domain Shift a Catastrophic Forgetting Alleviator in Class-Incremental Learning
di: Chen, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Debugging Concept Bottleneck Models through Removal and Retraining
di: Enouen, Eric, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Enouen, Eric, et al.
Pubblicazione: (2025)
External Knowledge Injection for CLIP-Based Class-Incremental Learning
di: Zhou, Da-Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Da-Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Integrating Task-Specific and Universal Adapters for Pre-Trained Model-based Class-Incremental Learning
di: Wang, Yan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yan, et al.
Pubblicazione: (2025)
AREA: Attribute Extraction and Aggregation for CLIP-Based Class-Incremental Learning
di: Xie, Zhen-Hao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xie, Zhen-Hao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Effective Decision Boundary Learning for Class Incremental Learning
di: Li, Kunchi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Kunchi, et al.
Pubblicazione: (2023)
Documenti analoghi
-
Interpretable Generative Models through Post-hoc Concept Bottlenecks
di: Kulkarni, Akshay, et al.
Pubblicazione: (2025) -
VLG-CBM: Training Concept Bottleneck Models with Vision-Language Guidance
di: Srivastava, Divyansh, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Linear Explanations for Individual Neurons
di: Oikarinen, Tuomas, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Beyond Top Activations: Efficient and Reliable Crowdsourced Evaluation of Automated Interpretability
di: Oikarinen, Tuomas, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Interpreting Neurons in Deep Vision Networks with Language Models
di: Bai, Nicholas, et al.
Pubblicazione: (2024)