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搜索结果 - 5
图形神经网络解释是脆弱的
解释性图神经网络的解释器在对抗性攻击下表现脆弱
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a month ago
ACGAN-GNNExplainer：图神经网络的辅助条件生成解释器
通过引入辅助分类器生成对抗网络（ACGAN）到图神经网络解释领域，我们提出了一种新的图神经网络解释器，名为 ACGAN-GNNExplainer。我们的方法利用生成器为原始输入图生成解释，并结合鉴别器监督生成过程，从而确保解释的准确性和可靠
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9 months ago
关于后处理 GNN 解释器对标签噪音的鲁棒性
基于对标签噪声的变化，对不同类型的 GNN 解释器的效力进行系统的实证调查，发现 GNN 解释器容易受到标签扰动的影响，即使是轻微的标签噪声也会明显影响解释的质量，同时研究了随着噪声水平增加解释效果的逐渐恢复过程。
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10 months ago
在图神经网络中解释解释者：一项比较研究
本文通过实验研究，测试了十种解释器在八种代表性架构训练的六个仔细设计的图形和节点分类数据集上的表现，提供了 GNN 解释器选择和适用性的关键见解，分离了使它们可用的关键组件并提供了关于如何避免常见解释误区的建议，并强调了未来研究的开放性问题
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2 years ago
KDD
GraphSVX：图神经网络的 Shapley 值解释
本文提出了一个统一的框架和一种新的局部模型无关解释方法 GraphSVX，以解释图神经网络模型的预测结果，并给出了在实际和合成数据集上的实验结果。
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3 years ago
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