研究项目 / 复现

Collaborators: Xingqiao Hu, Yiran Wang, Kangyue Xu.

  • 在合成数据、CUB 和 CIFAR-10 数据集上复现 CBM、CEM、Autoregressive CBM 和 SCBM，分析各模型的概念预测和目标预测的准确性，对概念预测的校准进行评估，并分析干预下模型的行为变化。
  • 将原始研究代码重构为模块化的训练和干预流程，并通过更高效的编码器实现、向量化蒙特卡洛采样、优化数据加载、优化干预循环实现以及 GPU 友好的 SCBM intervention solvers 提升实验效率。
  • 在保持实验语义一致的前提下，将完整实验运行时间从约 1,200 小时降低到约 60 小时，提升未来CBMs相关研究的可行性和效率。