論文の概要: Graph Edits for Counterfactual Explanations: A comparative study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11609v2
• Date: Wed, 20 Mar 2024 19:12:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 19:17:37.209147
• Title: Graph Edits for Counterfactual Explanations: A comparative study
• Title（参考訳）: 対実的説明のためのグラフ編集:比較研究
• Authors: Angeliki Dimitriou, Nikolaos Chaidos, Maria Lymperaiou, Giorgos Stamou,
• Abstract要約: 我々は,グラフ編集における過去の取り組みを,比較研究を行うことで,反現実的な説明として拡張する。 この目的のために、我々は入力データをグラフとして表現すべきかという重要な研究課題を提起する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.51422963961219
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Counterfactuals have been established as a popular explainability technique which leverages a set of minimal edits to alter the prediction of a classifier. When considering conceptual counterfactuals on images, the edits requested should correspond to salient concepts present in the input data. At the same time, conceptual distances are defined by knowledge graphs, ensuring the optimality of conceptual edits. In this work, we extend previous endeavors on graph edits as counterfactual explanations by conducting a comparative study which encompasses both supervised and unsupervised Graph Neural Network (GNN) approaches. To this end, we pose the following significant research question: should we represent input data as graphs, which is the optimal GNN approach in terms of performance and time efficiency to generate minimal and meaningful counterfactual explanations for black-box image classifiers?
• Abstract（参考訳）: ファクトファクトは、最小限の編集のセットを利用して分類器の予測を変更する一般的な説明可能性手法として確立されている。 画像上の概念上の反事実を考える場合、要求された編集は入力データに存在する健全な概念に対応するべきである。 同時に、概念距離は知識グラフによって定義され、概念編集の最適性を保証する。 本研究では,教師付きグラフニューラルネット(GNN)アプローチと教師なしグラフニューラルネット(GNN)アプローチの両方を含む比較研究を行うことにより,グラフ編集における過去の取り組みを,対実的な説明として拡張する。 この目的のために、我々は入力データをグラフとして表現すべきかという重要な研究課題を提起する。これは、ブラックボックス画像分類器に対する最小限かつ有意義な反実的説明を生成するために、性能と時間効率の観点から最適なGNNアプローチである。

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