Fugu-MT 論文翻訳(概要): Explaining Deep Graph Networks with Molecular Counterfactuals

論文の概要: Explaining Deep Graph Networks with Molecular Counterfactuals

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.05134v1
Date: Mon, 9 Nov 2020 13:46:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-28 02:30:28.877322
Title: Explaining Deep Graph Networks with Molecular Counterfactuals
Title（参考訳）: 分子偽物を用いた深層グラフネットワークの解明
Authors: Danilo Numeroso, Davide Bacciu
Abstract要約: 本稿では,分子特性予測タスク(MEG)の文脈におけるディープグラフネットワークの説明可能性に挑戦する新しい手法を提案する。我々は, 構造的類似度が高く, 予測特性の異なる(有意)化合物の形で, 特定の予測に対する情報的反実的説明を生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.460692362624533
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present a novel approach to tackle explainability of deep graph networks in the context of molecule property prediction tasks, named MEG (Molecular Explanation Generator). We generate informative counterfactual explanations for a specific prediction under the form of (valid) compounds with high structural similarity and different predicted properties. We discuss preliminary results showing how the model can convey non-ML experts with key insights into the learning model focus in the neighborhood of a molecule.
Abstract（参考訳）: 本稿では,MEG (Molecular Explanation Generator) と呼ばれる分子特性予測タスクの文脈におけるディープグラフネットワークの説明可能性に挑戦する新しい手法を提案する。我々は, 構造的類似度が高く, 予測特性の異なる(有意)化合物の形で, 特定の予測に対する情報的反実的説明を生成する。モデルが非ML専門家に分子近傍の学習モデルに対する重要な洞察を伝達する方法を示す予備的な結果について議論する。

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