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by Zhon... alle arxiv.org 10-21-2024
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Sommario
圖神經網路可解釋性遭受質疑:對抗性攻擊揭露其脆弱性
Explainable Graph Neural Networks Under Fire
如何設計更具備對抗性穩健性的 GNN 解釋方法,以應對潛在的攻擊?
是否可以利用對抗訓練等技術來提升 GNN 解釋器的穩健性?
在圖神經網路模型的設計過程中,是否應該將可解釋性和穩健性作為同等重要的目標來考慮?
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