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GNNX-BENCH: Unraveling the Utility of Perturbation-Based GNN Explainers through Benchmarking Study at ICLR 2024
核心概念
Perturbation-based explainability methods for GNNs are systematically evaluated and compared, revealing insights on efficacy, stability, and feasibility.
要約
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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GNNX-BENCH
統計
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。
引用
深掘り質問
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？
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