論文の概要: The Intelligible and Effective Graph Neural Additive Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01317v2
• Date: Fri, 28 Jun 2024 13:27:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 21:05:30.265658
• Title: The Intelligible and Effective Graph Neural Additive Networks
• Title（参考訳）: インテリジェントで効果的なグラフニューラル付加ネットワーク
• Authors: Maya Bechler-Speicher, Amir Globerson, Ran Gilad-Bachrach,
• Abstract要約: Graph Neural Additive Network (GNAN) は、一般化加法モデルの解釈可能なクラスの拡張である。 GNANは完全に解釈可能で、機能レベルとグラフレベルでのグローバルな説明とローカルな説明が可能である。 我々は、さまざまなタスクやデータセットの一連の例において、GNANの知性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.686091109844746
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have emerged as the predominant approach for learning over graph-structured data. However, most GNNs operate as black-box models and require post-hoc explanations, which may not suffice in high-stakes scenarios where transparency is crucial. In this paper, we present a GNN that is interpretable by design. Our model, Graph Neural Additive Network (GNAN), is a novel extension of the interpretable class of Generalized Additive Models, and can be visualized and fully understood by humans. GNAN is designed to be fully interpretable, allowing both global and local explanations at the feature and graph levels through direct visualization of the model. These visualizations describe the exact way the model uses the relationships between the target variable, the features, and the graph. We demonstrate the intelligibility of GNANs in a series of examples on different tasks and datasets. In addition, we show that the accuracy of GNAN is on par with black-box GNNs, making it suitable for critical applications where transparency is essential, alongside high accuracy.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ構造化データを学習するための主要なアプローチとして登場した。 しかし、ほとんどのGNNはブラックボックスモデルとして機能し、ポストホックな説明を必要とする。 本稿では,設計によって解釈可能なGNNを提案する。 我々のモデルであるグラフニューラル付加ネットワーク(GNAN)は、一般化付加モデル(Generalized Additive Models)の解釈可能なクラスの拡張であり、人間によって可視化され、完全に理解することができる。 GNANは完全に解釈可能なように設計されており、モデルを直接視覚化することで、機能とグラフレベルでのグローバルな説明とローカルな説明が可能である。 これらの視覚化は、モデルがターゲット変数、特徴、およびグラフの関係をどのように利用するかを正確に記述する。 我々は、さまざまなタスクやデータセットの一連の例において、GNANの知性を示す。 さらに、GNANの精度はブラックボックスGNNと同等であり、透明性が不可欠である重要なアプリケーションに高い精度で適合することを示す。

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