論文の概要: Evaluating Explainability for Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09339v1
• Date: Fri, 19 Aug 2022 13:43:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-22 16:41:36.222042
• Title: Evaluating Explainability for Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークの説明可能性の評価
• Authors: Chirag Agarwal, Owen Queen, Himabindu Lakkaraju, Marinka Zitnik
• Abstract要約: 本稿では,様々なベンチマークデータセットを生成することができる合成グラフデータ生成器ShapeGGenを紹介する。 ShapeGGenといくつかの実世界のグラフデータセットを、オープンソースのグラフ説明可能性ライブラリであるGraphXAIに含めています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.339111121529815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As post hoc explanations are increasingly used to understand the behavior of graph neural networks (GNNs), it becomes crucial to evaluate the quality and reliability of GNN explanations. However, assessing the quality of GNN explanations is challenging as existing graph datasets have no or unreliable ground-truth explanations for a given task. Here, we introduce a synthetic graph data generator, ShapeGGen, which can generate a variety of benchmark datasets (e.g., varying graph sizes, degree distributions, homophilic vs. heterophilic graphs) accompanied by ground-truth explanations. Further, the flexibility to generate diverse synthetic datasets and corresponding ground-truth explanations allows us to mimic the data generated by various real-world applications. We include ShapeGGen and several real-world graph datasets into an open-source graph explainability library, GraphXAI. In addition to synthetic and real-world graph datasets with ground-truth explanations, GraphXAI provides data loaders, data processing functions, visualizers, GNN model implementations, and evaluation metrics to benchmark the performance of GNN explainability methods.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)の振る舞いを理解するためにポストホックな説明がますます使われているため、GNNの説明の品質と信頼性を評価することが重要である。 しかしながら、既存のグラフデータセットが与えられたタスクに対して根拠となる説明を全く持たない、あるいは信頼できないため、gnnの説明の品質を評価することは困難である。 本稿では, 様々なベンチマークデータセット(例えば, グラフサイズ, 次数分布, ホモ親和性, ヘテロ親和性グラフ)を, 地層構造の説明を伴う合成グラフデータ生成器であるShapeGGenを紹介する。 さらに、多様な合成データセットを生成する柔軟性と、対応する接地説明により、様々な実世界のアプリケーションによって生成されたデータを模倣することができる。 ShapeGGenといくつかの実世界のグラフデータセットを、オープンソースのグラフ説明可能性ライブラリGraphXAIに含めています。 合成および実世界のグラフデータセットに加えて、graphxaiはデータローダ、データ処理関数、ビジュアライザ、gnnモデル実装、評価メトリクスを提供し、gnn説明可能性メソッドのパフォーマンスをベンチマークする。

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