論文の概要: Interpreting Graph Neural Networks with In-Distributed Proxies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02036v1
• Date: Sat, 3 Feb 2024 05:19:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 22:40:38.030854
• Title: Interpreting Graph Neural Networks with In-Distributed Proxies
• Title（参考訳）: In-Distributed Proxiesを用いたグラフニューラルネットワークの解釈
• Authors: Zhuomin Chen, Jiaxing Zhang, Jingchao Ni, Xiaoting Li, Yuchen Bian, Md Mezbahul Islam, Ananda Mohan Mondal, Hua Wei, Dongsheng Luo
• Abstract要約: GNNの説明可能性のための一般的なパラダイムは、ラベルを元のグラフと比較することで説明可能な部分グラフを特定することである。 この課題は、トレーニングセットの元のグラフから説明可能なサブグラフのセットへの相当な分布シフトのため、難しい。 本稿では,学習データの分布を示す説明可能な部分グラフのプロキシグラフを生成する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.302512185725366
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have become a building block in graph data processing, with wide applications in critical domains. The growing needs to deploy GNNs in high-stakes applications necessitate explainability for users in the decision-making processes. A popular paradigm for the explainability of GNNs is to identify explainable subgraphs by comparing their labels with the ones of original graphs. This task is challenging due to the substantial distributional shift from the original graphs in the training set to the set of explainable subgraphs, which prevents accurate prediction of labels with the subgraphs. To address it, in this paper, we propose a novel method that generates proxy graphs for explainable subgraphs that are in the distribution of training data. We introduce a parametric method that employs graph generators to produce proxy graphs. A new training objective based on information theory is designed to ensure that proxy graphs not only adhere to the distribution of training data but also preserve essential explanatory factors. Such generated proxy graphs can be reliably used for approximating the predictions of the true labels of explainable subgraphs. Empirical evaluations across various datasets demonstrate our method achieves more accurate explanations for GNNs.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフデータ処理においてビルディングブロックとなり、重要な領域で広く応用されている。 高度なアプリケーションにGNNをデプロイする必要性の高まりは、意思決定プロセスにおけるユーザ説明可能性を必要としている。 GNNの説明可能性のための一般的なパラダイムは、ラベルを元のグラフと比較することで説明可能な部分グラフを特定することである。 この課題は、トレーニングセット内の元のグラフから説明可能なサブグラフの集合へのかなりの分布シフトのため、サブグラフによるラベルの正確な予測が困難である。 そこで本稿では,トレーニングデータの分布にある説明可能な部分グラフに対して,プロキシグラフを生成する新しい手法を提案する。 グラフ生成器を用いてプロキシグラフを生成するパラメトリック手法を提案する。 情報理論に基づく新たなトレーニング目的は、プロキシグラフがトレーニングデータの分布に従属するだけでなく、重要な説明因子も保持することを保証する。 このような生成されたプロキシグラフは、説明可能なサブグラフの真のラベルの予測を近似するために確実に使用できる。 提案手法は, GNNのより正確な説明が可能であることを示す。

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