論文の概要: ACGAN-GNNExplainer: Auxiliary Conditional Generative Explainer for Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16918v2
• Date: Wed, 11 Oct 2023 00:06:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 02:45:58.169826
• Title: ACGAN-GNNExplainer: Auxiliary Conditional Generative Explainer for Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: ACGAN-GNNExplainer: グラフニューラルネットワークのための補助条件生成説明器
• Authors: Yiqiao Li, Jianlong Zhou, Yifei Dong, Niusha Shafiabady, Fang Chen
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々な現実世界のアプリケーションで有効であることが証明されているが、その基盤となるメカニズムは謎のままである。 この課題に対処し、信頼性の高い意思決定を可能にするため、近年多くのGNN説明者が提案されている。 本稿では、GNN説明分野にAuxiliary Generative Adrative Network (ACGAN)を導入し、emphACGANGNNExplainerと呼ばれる新しいGNN説明器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.077341403454516
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) have proven their efficacy in a variety of real-world applications, but their underlying mechanisms remain a mystery. To address this challenge and enable reliable decision-making, many GNN explainers have been proposed in recent years. However, these methods often encounter limitations, including their dependence on specific instances, lack of generalizability to unseen graphs, producing potentially invalid explanations, and yielding inadequate fidelity. To overcome these limitations, we, in this paper, introduce the Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network (ACGAN) into the field of GNN explanation and propose a new GNN explainer dubbed~\emph{ACGAN-GNNExplainer}. Our approach leverages a generator to produce explanations for the original input graphs while incorporating a discriminator to oversee the generation process, ensuring explanation fidelity and improving accuracy. Experimental evaluations conducted on both synthetic and real-world graph datasets demonstrate the superiority of our proposed method compared to other existing GNN explainers.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(gnns)は、様々な現実世界のアプリケーションでその効果を証明しているが、その基礎となるメカニズムは謎のままである。 この課題に対処し、信頼性の高い意思決定を可能にするため、近年多くのGNN説明者が提案されている。 しかし、これらの方法はしばしば、特定のインスタンスへの依存、見当たらないグラフへの一般化の欠如、潜在的に無効な説明の生成、不適切な忠実性をもたらすといった制限に遭遇する。 これらの制約を克服するため,本稿では,GNN説明分野に補助分類器生成支援ネットワーク(ACGAN)を導入し,新しいGNN説明器を提案し,その名称を「...\emph{ACGAN-GNNExplainer}」とした。 提案手法では,ジェネレータを利用して元の入力グラフの説明を生成するとともに,識別器を組み込んで生成過程を監督し,説明の忠実性を確保し,精度を向上させる。 合成および実世界のグラフデータセットを用いた実験により,既存のGNN説明器と比較して提案手法の優位性を示した。

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