論文の概要: Generating In-Distribution Proxy Graphs for Explaining Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02036v2
• Date: Wed, 29 May 2024 16:52:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 23:40:54.811304
• Title: Generating In-Distribution Proxy Graphs for Explaining Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークのための分布内プロキシグラフの生成
• 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）: 17.71313964436965
• 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 explanatory factors. Such generated proxy graphs can be reliably used to approximate the predictions of the 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の元々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により、ラベルの正確な予測ができないため、困難である。 そこで本研究では,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。 本稿では,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、説明的要因も保持するように設計されている。 このような生成されたプロキシグラフは、説明可能な部分グラフのラベルの予測を確実に近似するために使用することができる。 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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