Concept Supervision（概念监督）

概念监督的核心思想是让模型不仅学习输入到输出的映射，还学习一组预定义或自动发现的概念，并利用这些概念进行预测。概念瓶颈模型（CBM）先预测概念向量，再基于概念做最终分类，从而提供可解释的决策路径。后续工作如概念白盒模型、概念嵌入等进一步提升了概念监督的灵活性和性能。该技术常用于医疗诊断、自动驾驶等需要高可信度的领域。