論文の概要: Demystifying Graph Neural Network Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12984v1
• Date: Thu, 25 Nov 2021 09:37:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-29 17:20:38.247708
• Title: Demystifying Graph Neural Network Explanations
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークの非神秘化
• Authors: Anna Himmelhuber, Mitchell Joblin, Martin Ringsquandl and Thomas Runkler
• Abstract要約: GNNの意思決定プロセスに関する洞察を提供するために、摂動に基づくいくつかのアプローチが開発されている。 筆者らは,(1)合成データ生成プロセス,(2)評価指標,(3)説明の最後の提示の3分野において,共通の落とし穴を識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5661920010658623
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) are quickly becoming the standard approach for learning on graph structured data across several domains, but they lack transparency in their decision-making. Several perturbation-based approaches have been developed to provide insights into the decision making process of GNNs. As this is an early research area, the methods and data used to evaluate the generated explanations lack maturity. We explore these existing approaches and identify common pitfalls in three main areas: (1) synthetic data generation process, (2) evaluation metrics, and (3) the final presentation of the explanation. For this purpose, we perform an empirical study to explore these pitfalls along with their unintended consequences and propose remedies to mitigate their effects.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、いくつかのドメインにわたるグラフ構造化データの学習において、急速に標準的なアプローチになりつつある。 GNNの意思決定プロセスに関する洞察を提供するために、摂動に基づくいくつかのアプローチが開発されている。 初期の研究領域であるため、生成された説明を評価するために使用される方法やデータは成熟していない。 これらの既存のアプローチを検討し,(1)合成データ生成プロセス,(2)評価指標,(3)説明の最終的な提示という3つの主な分野における共通の落とし穴を明らかにする。 この目的のために,これらの落とし穴と意図しない結果について実証的な研究を行い,その影響を緩和するための治療を提案する。

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