能量型概念瓶頸模型(ECBM)使用一組神經網絡定義候選(輸入、概念、類別)組合的聯合能量。通過組合不同的能量函數,ECBM可以自然地表示預測、概念修正和條件依賴量化,從而解決現有概念瓶頸模型的局限性,提供更高的準確性和更豐富的概念解釋。