論文の概要: GANExplainer: GAN-based Graph Neural Networks Explainer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00012v1
• Date: Fri, 30 Dec 2022 23:11:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 15:30:00.115062
• Title: GANExplainer: GAN-based Graph Neural Networks Explainer
• Title（参考訳）: GANExplainer: GANベースのグラフニューラルネットワーク説明器
• Authors: Yiqiao Li, Jianlong Zhou, Boyuan Zheng, Fang Chen
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)が、多くのアプリケーションにおいて、特定の予測を行う理由を説明することは重要である。 本稿では,GANアーキテクチャに基づくGANExplainerを提案する。 GANExplainerは、その代替案と比較して、説明精度を最大35%改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.641321839562139
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid deployment of graph neural networks (GNNs) based techniques into a wide range of applications such as link prediction, node classification, and graph classification the explainability of GNNs has become an indispensable component for predictive and trustworthy decision-making. Thus, it is critical to explain why graph neural network (GNN) makes particular predictions for them to be believed in many applications. Some GNNs explainers have been proposed recently. However, they lack to generate accurate and real explanations. To mitigate these limitations, we propose GANExplainer, based on Generative Adversarial Network (GAN) architecture. GANExplainer is composed of a generator to create explanations and a discriminator to assist with the Generator development. We investigate the explanation accuracy of our models by comparing the performance of GANExplainer with other state-of-the-art methods. Our empirical results on synthetic datasets indicate that GANExplainer improves explanation accuracy by up to 35\% compared to its alternatives.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのテクニックをリンク予測、ノード分類、グラフ分類といった幅広いアプリケーションに迅速に展開することで、GNNの説明可能性は、予測的かつ信頼性の高い意思決定に欠かせない要素となっている。 したがって、グラフニューラルネットワーク(GNN)が特定の予測を多くのアプリケーションで行う理由を説明することが重要である。 最近、いくつかのGNNの説明器が提案されている。 しかし、正確な正確な説明は得られていない。 これらの制約を緩和するために,gan(generative adversarial network)アーキテクチャに基づいたganexplainerを提案する。 GANExplainerは、説明を作成するジェネレータと、ジェネレータ開発を支援するディスクリミネータで構成されている。 本稿では,GANExplainerの性能を他の最先端手法と比較することにより,モデルの説明精度について検討する。 合成データセットを用いた実験結果から,ganexplainerは,その代替品と比較して,説明精度を最大35\%向上できることがわかった。

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