論文の概要: Do graph neural network states contain graph properties?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02168v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 15:26:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:42:12.823865
• Title: Do graph neural network states contain graph properties?
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワーク状態はグラフ特性を含むか?
• Authors: Tom Pelletreau-Duris, Ruud van Bakel, Michael Cochez,
• Abstract要約: 診断分類器を用いたグラフニューラルネットワーク(GNN)のモデル説明可能性パイプラインを提案する。 このパイプラインは、さまざまなアーキテクチャやデータセットにわたるGNNの学習した表現を探索し、解釈することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.222978725954348
• License:
• Abstract: Graph learning models achieve state-of-the-art performance on many tasks, but this often requires increasingly large model sizes. Accordingly, the complexity of their representations increase. Explainability techniques (XAI) have made remarkable progress in the interpretability of ML models. However, the non-relational nature of Graph Neural Networks (GNNs) make it difficult to reuse already existing XAI methods. While other works have focused on instance-based explanation methods for GNNs, very few have investigated model-based methods and, to our knowledge, none have tried to probe the embedding of the GNNs for well-known structural graph properties. In this paper we present a model agnostic explainability pipeline for Graph Neural Networks (GNNs) employing diagnostic classifiers. This pipeline aims to probe and interpret the learned representations in GNNs across various architectures and datasets, refining our understanding and trust in these models.
• Abstract（参考訳）: グラフ学習モデルは、多くのタスクで最先端のパフォーマンスを達成するが、多くの場合、大きなモデルサイズを必要とする。 したがって、それらの表現の複雑さは増大する。 説明可能性技術(XAI)はMLモデルの解釈可能性において顕著な進歩を遂げている。 しかし,グラフニューラルネットワーク(GNN)の非関係性は,既存のXAI手法の再利用を困難にしている。 他の研究では、GNNのインスタンスベースの説明手法に重点を置いているが、モデルベースの手法を調査した例はほとんどなく、我々の知る限り、よく知られた構造グラフ特性のためのGNNの埋め込みを探索する試みは行われていない。 本稿では,診断分類器を用いたグラフニューラルネットワーク(GNN)のモデル非依存的説明可能性パイプラインを提案する。 このパイプラインは、さまざまなアーキテクチャやデータセットにわたるGNNの学習した表現を探索し、解釈することを目的としており、これらのモデルに対する理解と信頼を深めている。

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