論文の概要: Semantic Interpretation and Validation of Graph Attention-based
Explanations for GNN Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04220v1
- Date: Tue, 8 Aug 2023 12:34:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-09 12:55:03.552860
- Title: Semantic Interpretation and Validation of Graph Attention-based
Explanations for GNN Models
- Title（参考訳）: GNNモデルにおけるグラフ注意に基づく説明の意味解釈と検証
- Authors: Efimia Panagiotaki, Daniele De Martini, Lars Kunze
- Abstract要約: 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくモデルの説明可能性を高めるために,意味的注意の応用について検討する手法を提案する。
意味的インフォームド摂動を導入し,予測特徴量とモデル精度の相関関係を確立する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.948505387222429
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this work, we propose a methodology for investigating the application of
semantic attention to enhance the explainability of Graph Neural Network
(GNN)-based models, introducing semantically-informed perturbations and
establishing a correlation between predicted feature-importance weights and
model accuracy. Graph Deep Learning (GDL) has emerged as a promising field for
tasks like scene interpretation, leveraging flexible graph structures to
concisely describe complex features and relationships. As traditional
explainability methods used in eXplainable AI (XAI) cannot be directly applied
to such structures, graph-specific approaches are introduced. Attention
mechanisms have demonstrated their efficacy in estimating the importance of
input features in deep learning models and thus have been previously employed
to provide feature-based explanations for GNN predictions. Building upon these
insights, we extend existing attention-based graph-explainability methods
investigating the use of attention weights as importance indicators of
semantically sorted feature sets. Through analysing the behaviour of predicted
attention-weights distribution in correlation with model accuracy, we gain
valuable insights into feature importance with respect to the behaviour of the
GNN model. We apply our methodology to a lidar pointcloud estimation model
successfully identifying key semantic classes that contribute to enhanced
performance effectively generating reliable post-hoc semantic explanations.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくモデルの説明可能性を高めるために意味的注意の応用について検討し,意味的インフォームド摂動を導入し,予測特徴量とモデル精度の相関性を確立する手法を提案する。
Graph Deep Learning(GDL)は、複雑な特徴や関係を簡潔に記述するために柔軟なグラフ構造を活用する、シーン解釈のようなタスクのための有望な分野として登場した。
eXplainable AI(XAI)で使用される従来の説明可能性手法は、そのような構造に直接適用できないため、グラフ固有のアプローチが導入された。
注意機構は、深層学習モデルにおける入力特徴の重要性を推定する上での有効性を示しており、GNN予測のための特徴に基づく説明を提供するために、これまで用いられてきた。
これらの知見に基づいて,注意重みを意味的ソートされた特徴集合の重要性指標として用いることを検討する既存の注意度ベースのグラフ説明可能性手法を拡張する。
予測注目度分布の挙動をモデル精度と相関して解析することにより、GNNモデルの挙動に関する特徴的重要性に関する貴重な洞察を得る。
提案手法をlidar pointcloud推定モデルに適用し,高機能化に寄与する重要セマンティクスクラスを効果的に同定し,信頼性の高いポストホックセマンティクス記述を生成する。
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