論文の概要: D4Explainer: In-Distribution GNN Explanations via Discrete Denoising
Diffusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19321v1
- Date: Mon, 30 Oct 2023 07:41:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-01 21:25:04.751865
- Title: D4Explainer: In-Distribution GNN Explanations via Discrete Denoising
Diffusion
- Title（参考訳）: D4Explainer:離散化拡散による分散GNN説明
- Authors: Jialin Chen, Shirley Wu, Abhijit Gupta, Rex Ying
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、モデル監査と信頼できるグラフ学習の確保において重要な役割を果たす。
D4Explainerは、偽物とモデルレベルの説明シナリオの両方に対して、分散GNN説明を提供する新しいアプローチである。
これは、カウンターファクトとモデルレベルの説明を組み合わせた最初の統合フレームワークである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.548966346327349
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The widespread deployment of Graph Neural Networks (GNNs) sparks significant
interest in their explainability, which plays a vital role in model auditing
and ensuring trustworthy graph learning. The objective of GNN explainability is
to discern the underlying graph structures that have the most significant
impact on model predictions. Ensuring that explanations generated are reliable
necessitates consideration of the in-distribution property, particularly due to
the vulnerability of GNNs to out-of-distribution data. Unfortunately,
prevailing explainability methods tend to constrain the generated explanations
to the structure of the original graph, thereby downplaying the significance of
the in-distribution property and resulting in explanations that lack
reliability. To address these challenges, we propose D4Explainer, a novel
approach that provides in-distribution GNN explanations for both counterfactual
and model-level explanation scenarios. The proposed D4Explainer incorporates
generative graph distribution learning into the optimization objective, which
accomplishes two goals: 1) generate a collection of diverse counterfactual
graphs that conform to the in-distribution property for a given instance, and
2) identify the most discriminative graph patterns that contribute to a
specific class prediction, thus serving as model-level explanations. It is
worth mentioning that D4Explainer is the first unified framework that combines
both counterfactual and model-level explanations. Empirical evaluations
conducted on synthetic and real-world datasets provide compelling evidence of
the state-of-the-art performance achieved by D4Explainer in terms of
explanation accuracy, faithfulness, diversity, and robustness.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)の広範な展開は、モデル監査と信頼できるグラフ学習の確保において重要な役割を果たす、その説明可能性に大きな関心を喚起する。
GNNの説明可能性の目的は、モデル予測に最も大きな影響を与える基礎となるグラフ構造を識別することである。
生成した説明が、特にGNNのアウト・オブ・ディストリビューションデータに対する脆弱性のために、イン・ディストリビューション特性の信頼性が要求される。
残念ながら、一般的な説明可能性法は、生成した説明を元のグラフの構造に制約する傾向にあり、したがって分配性の重要性を軽視し、信頼性に欠ける説明をもたらす。
これらの課題に対処するため、我々はD4Explainerを提案する。D4Explainerは、偽物とモデルレベルの説明シナリオの両方に対して、分散GNN説明を提供する新しいアプローチである。
提案したD4Explainerは、生成グラフ分布学習を最適化目標に組み込む。
1) 与えられたインスタンスの分配特性に適合する多様な反事実グラフの集合を生成し、
2)特定のクラス予測に寄与する最も識別的なグラフパターンを特定し、モデルレベルの説明に役立てる。
d4explainerは、反事実とモデルレベルの説明を組み合わせる最初の統一フレームワークである。
合成および実世界のデータセットで実施された実証的な評価は、D4Explainerによって達成された最先端のパフォーマンスを、説明精度、忠実性、多様性、堅牢性の観点から、説得力のある証拠を提供する。
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