ReCBM: Unsicherheits-gesteuertes relationales Reasoning für Concept Bottleneck Models

arXiv:2608.10004v1 Concept Bottleneck Models (CBMs) bieten ein interpretierbares Framework durch die Verankerung von Vorhersagen in menschenverständlichen Konzepten, was semantische Inspektion und Eingriffe zur Testzeit ermöglicht. Jüngste Varianten haben CBMs durch reichhaltigere Konzeptdarstellungen verbessert.