論文の概要: RegExplainer: Generating Explanations for Graph Neural Networks in Regression Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07840v3
• Date: Wed, 23 Oct 2024 02:43:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:53:38.944531
• Title: RegExplainer: Generating Explanations for Graph Neural Networks in Regression Task
• Title（参考訳）: RegExplainer: 回帰タスクにおけるグラフニューラルネットワークの説明生成
• Authors: Jiaxing Zhang, Zhuomin Chen, Hao Mei, Dongsheng Luo, Hua Wei,
• Abstract要約: グラフ回帰モデル(XAIG-R)を解釈するための説明を求める。 これらの課題に対処するために,情報ボトルネック理論に基づく新たな目的を提案する。 回帰タスクにおいて連続的に順序付けられたラベルに取り組むための対照的な学習戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.097545598282235
• License:
• Abstract: Graph regression is a fundamental task and has received increasing attention in a wide range of graph learning tasks. However, the inference process is often not interpretable. Most existing explanation techniques are limited to understanding GNN behaviors in classification tasks. In this work, we seek an explanation to interpret the graph regression models (XAIG-R). We show that existing methods overlook the distribution shifting and continuously ordered decision boundary, which hinders them away from being applied in the regression tasks. To address these challenges, we propose a novel objective based on the information bottleneck theory and introduce a new mix-up framework, which could support various GNNs in a model-agnostic manner. We further present a contrastive learning strategy to tackle the continuously ordered labels in regression task. To empirically verify the effectiveness of the proposed method, we introduce three benchmark datasets and a real-life dataset for evaluation. Extensive experiments show the effectiveness of the proposed method in interpreting GNN models in regression tasks.
• Abstract（参考訳）: グラフ回帰は基本的なタスクであり、幅広いグラフ学習タスクで注目を集めている。 しかし、推論プロセスはしばしば解釈できない。 既存の説明手法の多くは、分類タスクにおけるGNNの動作を理解することに限定されている。 本研究では,グラフ回帰モデル (XAIG-R) を解釈するための説明を求める。 既存の手法は分散シフトや連続的な順序決定境界を無視し、回帰タスクに適用されるのを妨げていることを示す。 これらの課題に対処するために,情報ボトルネック理論に基づく新たな目標を提案し,モデルに依存しない方法で様々なGNNをサポートする新しい混合フレームワークを提案する。 さらに、回帰タスクにおいて、連続的に順序付けられたラベルに取り組むための対照的な学習戦略を示す。 提案手法の有効性を実証的に検証するために,評価のための3つのベンチマークデータセットと実生活データセットを導入する。 大規模な実験により,回帰作業におけるGNNモデルの解釈における提案手法の有効性が示された。

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