論文の概要: Interpretable Fine-Tuning for Graph Neural Network Surrogate Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07548v2
• Date: Mon, 4 Mar 2024 00:24:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 01:37:06.170679
• Title: Interpretable Fine-Tuning for Graph Neural Network Surrogate Models
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークサロゲートモデルの解釈可能な微調整
• Authors: Shivam Barwey and Romit Maulik
• Abstract要約: 本研究は,グラフニューラルネットワーク(GNN)の解釈可能な微調整戦略を導入する。 最終結果は、予測タスクに本質的に関連付けられている部分グラフに対応する物理空間内の領域を分離する強化された微調整モデルである。 正規化手順により、微調整されたGNNを使用して、予測予測エラーの大多数に対応するグラフノードを推論時に特定することもできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data-driven surrogate modeling has surged in capability in recent years with the emergence of graph neural networks (GNNs), which can operate directly on mesh-based representations of data. The goal of this work is to introduce an interpretable fine-tuning strategy for GNNs, with application to unstructured mesh-based fluid dynamics modeling. The end result is an enhanced fine-tuned model that isolates regions in physical space, corresponding to sub-graphs, that are intrinsically linked to the forecasting task while retaining the predictive capability of the baseline. These structures, identified by the fine-tuned GNNs, are adaptively produced in the forward pass and serve as explainable links between the baseline model architecture, the optimization goal, and known problem-specific physics. Additionally, through a regularization procedure, the fine-tuned GNNs can also be used to identify, during inference, graph nodes that correspond to a majority of the anticipated forecasting error, adding a novel interpretable error-tagging capability to baseline models. Demonstrations are performed using unstructured flow field data sourced from flow over a backward-facing step at high Reynolds numbers.
• Abstract（参考訳）: データ駆動のサーロゲートモデリングは近年、メッシュベースのデータ表現を直接操作できるグラフニューラルネットワーク(gnns)の出現により、能力が急増している。 この研究の目標は、gnnの解釈可能な微調整戦略の導入と、非構造化メッシュベースの流体動力学モデリングへの応用である。 最終結果は、サブグラフに対応する物理空間内の領域を分離し、ベースラインの予測能力を保ちながら予測タスクに本質的に関連付けられている強化された微調整モデルである。 これらの構造は、細調整されたGNNによって同定され、フォワードパスで適応的に生成され、ベースラインモデルアーキテクチャ、最適化目標、既知の問題固有物理の間の説明可能なリンクとして機能する。 さらに、正規化手順を通じて、微調整されたGNNを使用して、予測される予測エラーの大多数に対応するグラフノードを推論時に識別し、ベースラインモデルに新たな解釈可能なエラータグ機能を追加することもできる。 レイノルズ数の高い後向きステップを流れる流れから導出される非構造流れ場データを用いてデモを行う。

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