insight - Machine Learning - # Explainability Methods for GNNs

GNNX-BENCH: Unraveling the Utility of Perturbation-Based GNN Explainers through Benchmarking Study at ICLR 2024

Q: どのようにしてカウンターファクトリー説明者の実行可能な手段を向上させることができますか？

この研究から得られた洞察は、他の分野への応用可能性がありますか？ GNNの透明性と解釈性を向上させるために、どのような新しいアプローチや技術が考えられますか？

Core Concepts

Perturbation-based explainability methods for GNNs are systematically evaluated and compared, revealing insights on efficacy, stability, and feasibility.

Abstract

This content discusses a benchmarking study on perturbation-based explainability methods for Graph Neural Networks (GNNs). The study aims to evaluate and compare various explainability techniques, focusing on factual and counterfactual reasoning. Key findings include the identification of Pareto-optimal methods with superior efficacy and stability in the presence of noise. However, all algorithms face stability issues when dealing with noisy data. The study also highlights the limitations of current counterfactual explainers in providing feasible recourses due to violations of domain-specific constraints.

Directory:

Abstract
Introduction and Related Work
Contributions
Preliminaries and Background
Benchmarking Framework
Empirical Evaluation
Stability Analysis
Necessity and Reproducibility Analysis
Feasibility Assessment

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arxiv.org

Stats

数多くの説明可能性手法が提案されている。
提案されたアルゴリズムには実証評価が含まれている。
現在のカウンターファクトリー説明者は、ドメイン固有の考慮事項による制約違反のため、実行可能な手段を提供することがしばしば失敗する。

Quotes

Key Insights Distilled From

GNNX-BENCH

by Mert Kosan,S... at arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.01794.pdf

Deeper Inquiries

どのようにしてカウンターファクトリー説明者の実行可能な手段を向上させることができますか？

この研究から得られた洞察は、他の分野への応用可能性がありますか？
GNNの透明性と解釈性を向上させるために、どのような新しいアプローチや技術が考えられますか？