그래프 신경망은 그래프 입력을 처리할 수 있는 고유한 능력으로 인해 기계 학습 분야에서 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 그러나 이러한 신경망은 안전 중요 환경에서 사용되기 전에 공식적으로 검증되어야 합니다. 이 연구는 노드 특성과 그래프 구조의 불확실성을 모두 고려하여 일반적인 그래프 합성곱 신경망 아키텍처의 강건성을 검증하는 첫 번째 접근법을 제시합니다.
