論文の概要: A Completion-Aware Framework for Impactful Counterfactual Explainability in Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.22033v1
• Date: Sat, 20 Jun 2026 13:13:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-25 23:11:30.170095
• Title: A Completion-Aware Framework for Impactful Counterfactual Explainability in Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークにおける衝撃的対実的説明可能性のための補完認識フレームワーク
• Authors: Maria Myrto Villia, Filippos Gouidis, Theodore Patkos, Panos Trahanias,
• Abstract要約: 我々は,グラフニューラルネットワーク(GNN)における汎用的,モデルに依存しない,局所レベルの対実的説明可能性のための新しいパイプラインを提案する。 提案手法は,リンク予測研究に根ざしたエッジ予測モデルと現実的説明可能性とを結合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.329876688618881
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this study, we propose a novel pipeline for generic, model-agnostic, local-level counterfactual explainability in graph neural networks (GNNs). Although counterfactual explainers capable of both adding and removing edges have emerged in recent years, the need for generic and efficient solutions remains unmet, particularly concerning qualitative explanation generation. Our approach couples progress in factual explainability with missing edge prediction models rooted in link prediction research, in order to enhance the quality, robustness and intuitiveness of explanations. A multi-faceted experimental analysis conducted on real-world and synthetic graph classification benchmarks, both binary and multi-label, demonstrates the advancements in comparison to state-of-the-art baselines across diverse metrics.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,グラフニューラルネットワーク(GNN)における汎用的,モデルに依存しない,局所レベルの対実的説明可能性のための新しいパイプラインを提案する。 近年、エッジの追加と削除の両立が可能な反ファクト的説明器が出現しているが、汎用的で効率的な解の必要性は、特に定性的な説明生成に関して未解決のままである。 提案手法は,説明の質,堅牢性,直感性を向上するために,リンク予測研究に根ざしたエッジ予測モデルが欠落していることと,現実的な説明可能性の進展を関連付ける。 実世界のグラフ分類ベンチマークと合成グラフ分類ベンチマーク(バイナリとマルチラベルの両方)で行われた多面的な実験分析は、様々なメトリクスにわたる最先端のベースラインと比較して、進歩を実証している。

関連論文リスト

• Improving Network Interpretability via Explanation Consistency Evaluation [56.14036428778861]
  本稿では、より説明可能なアクティベーションヒートマップを取得し、同時にモデル性能を向上させるフレームワークを提案する。 具体的には、モデル学習において、トレーニングサンプルを適応的に重み付けするために、新しいメトリクス、すなわち説明整合性を導入する。 そこで,本フレームワークは,これらのトレーニングサンプルに深い注意を払ってモデル学習を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-08T17:20:08Z)
• xAI-Drop: Don't Use What You Cannot Explain [23.33477769275026]
  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から学習するための主要なパラダイムとして登場した。 GNNは、一般化の欠如や解釈可能性の低下といった課題に直面している。 トポロジカルレベル降下正則化器であるxAI-Dropを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-29T14:53:45Z)
• Generative Explanations for Graph Neural Network: Methods and Evaluations [16.67839967139831]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々なグラフ関連タスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成する。 GNNのブラックボックスの性質は、解釈可能性と信頼性を制限している。 GNNの意思決定ロジックを明らかにするために,多くの説明可能性手法が提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-09T22:07:15Z)
• Quantifying the Intrinsic Usefulness of Attributional Explanations for Graph Neural Networks with Artificial Simulatability Studies [1.2891210250935146]
  人工的なシミュラビリティの研究をグラフニューラルネットワークの領域に拡張する。 コストのかかる人為的な試行の代わりに、説明監督可能なグラフニューラルネットワークを使用して、シミュラビリティーの研究を行います。 関連する説明は、グラフニューラルネットワークのサンプル効率を大幅に向上させる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T11:59:42Z)
• DEGREE: Decomposition Based Explanation For Graph Neural Networks [55.38873296761104]
  我々は,GNN予測に対する忠実な説明を提供するためにDGREEを提案する。 GNNの情報生成と集約機構を分解することにより、DECREEは入力グラフの特定のコンポーネントのコントリビューションを最終的な予測に追跡することができる。 また,従来の手法で見過ごされるグラフノード間の複雑な相互作用を明らかにするために,サブグラフレベルの解釈アルゴリズムを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T10:29:52Z)
• Improving Signed Propagation for Graph Neural Networks in Multi-Class Environments [3.4498722449655066]
  マルチクラスグラフにおける署名伝達を改善するための2つの新しい戦略を導入する。 提案手法はキャリブレーションとロバスト性の確保を両立させ,不確実性を低減させる。 6つのベンチマークグラフデータセットに対する広範な実験により,本定理の有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-21T08:47:22Z)
• Handling Distribution Shifts on Graphs: An Invariance Perspective [78.31180235269035]
  我々は、グラフ上のOOD問題を定式化し、新しい不変学習手法である探索・拡張リスク最小化(EERM)を開発する。 EERMは、複数の仮想環境からのリスクの分散を最大化するために、敵対的に訓練された複数のコンテキストエクスプローラーを利用する。 理論的に有効なOOD解の保証を示すことによって,本手法の有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-05T02:31:01Z)
• Towards Deeper Graph Neural Networks [63.46470695525957]
  グラフ畳み込みは近傍の集約を行い、最も重要なグラフ操作の1つである。 いくつかの最近の研究で、この性能劣化は過度に滑らかな問題に起因している。 本研究では,大きな受容領域からの情報を適応的に組み込むディープ適応グラフニューラルネットワーク(DAGNN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-18T01:11:14Z)
• Learning to Extrapolate Knowledge: Transductive Few-shot Out-of-Graph Link Prediction [69.1473775184952]
  数発のアウトオブグラフリンク予測という現実的な問題を導入する。 我々は,新しいメタ学習フレームワークによってこの問題に対処する。 我々は,知識グラフの補完と薬物と薬物の相互作用予測のために,複数のベンチマークデータセット上でモデルを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T17:42:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。