图神经网络的可解释性存在的问题

图神经网络可解释性的经典文献用的方法有哪些？目前还存在哪些问题？

该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）的可解释性一直是研究的热点之一，许多经典文献提出了一些方法来解释GNN的预测结果。以下是一些经典的可解释性方法：

  1. 局部敏感的邻域聚集（Local Sensitive Neighborhood Aggregation，LINA）
    LINA方法利用GNN中每个节点周围的邻居来解释节点的预测结果，通过计算每个邻居节点对节点预测结果的贡献来解释该节点的预测结果。
  2. 基于特征的重要性评估（Feature Importance Evaluation，FIE）
    FIE方法通过计算每个节点特征对最终结果的贡献来评估节点特征的重要性，以此来解释预测结果。
  3. 图卷积网络激活可视化（Graph Convolutional Network Activation Visualization，GCNAVis）
    GCNAVis方法利用激活函数的输出来可视化GNN中节点的特征，从而解释GNN的预测结果。

目前，GNN可解释性仍然存在一些问题，包括以下几点：
1.解释性的可扩展性：当前的可解释性方法往往只能解释少量的节点或边，如何扩展到大规模的图数据上仍然是一个难题。

2.解释性的可靠性：当前的可解释性方法并不能保证其解释的正确性和鲁棒性，特别是在数据集缺失、噪声干扰等情况下。

3.解释性的普适性：当前的可解释性方法只适用于特定的GNN模型和任务，如何设计一种通用的方法来解释不同的GNN模型和任务仍然是一个挑战。

以下答案基于ChatGPT与GISer Liu编写：
图神经网络的可解释性一直是该领域的热门话题，许多研究人员针对这个问题提出了不同的方法和技术。以下是图神经网络可解释性的经典文献和方法：

  • “迈向可解释图卷积网络，用于推断疾病基因优先级”（2018）：该论文提出了一种基于层次注意力机制的图神经网络方法，该方法可以解释网络层之间的关系，提高了对于疾病基因预测的可解释性

  • "Graph Attention Networks"（2018）：该论文提出了一种基于注意力机制的图神经网络，该方

  • "Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems"（2018）：该论文提出了一种基于图卷积神经网络的推荐系统模型，并通过可视化方法解释了模型的决策过程和推荐结果。

  • "Explainable Graph Convolutional Neural Networks for Alzheimer’s Disease Diagnosis"（2019）：该论文提出了一种基于可解释性的图神经网络方法，该方法通过可视化和解释性分析，提高了对于阿尔茨海默病诊断的可解释性。

目前，图神经网络的可解释性仍然存在一些问题：

  • 如何解释节点嵌入的含义和作用仍然是一个挑战，尤其是在图结构比较复杂的情况下。

  • 如何提高图神经网络的可解释性，同时又不降低其性能，是另一个难题。

  • 如何使图神经网络适用于更广泛的应用场景，例如社交网络分析、药物发现等，也是一个需要进一步研究的方向。

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:
  • 看下这篇博客，也许你就懂了，链接：简单的神经网络解决实际问题
  • 除此之外, 这篇博客: 卷积神经网络发展历程及经典论文中的 现代卷积神经网络的基本架构与经典模块的提出 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:

    • 2012年ILSVRC（分类）冠军：AlexNet，掀起深度学习计算机视觉狂潮
      Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. Imagenet classification with deep convolutional neural networks[C].Advances in neural information processing systems. 2012: 1097-1105.

    • 2013年ILSVRC（分类）冠军：ZFNet
      Zeiler M D, Fergus R. Visualizing and understanding convolutional networks[C].European conference on computer vision. Springer, Cham, 2014: 818-833.

    • 2014年ILSVRC（分类）冠军：GoogLeNet，提出Inception结构
      Szegedy C, Liu W, Jia Y, et al. Going deeper with convolutions[C]. Cvpr, 2015.

    • 2014年ILSVRC（分类）亚军：VGGNet，亮点是对网络深度的研究
      Simonyan K, Zisserman A. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition[J]. arXiv preprint arXiv:1409.1556, 2014.

    • 2015年ILSVRC（分类）冠军：ResNet，提出Residual结构
      He K, Zhang X, Ren S, et al. Deep residual learning for image recognition[C].Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016: 770-778.

    • 2016年Google团队结合了Inception结构与Residual 结构，提出Inception-Residual Net
      Szegedy C, Ioffe S, Vanhoucke V, et al. Inception-v4, inception-resnet and the impact of residual connections on learning[C].AAAI. 2017, 4: 12.

    • 2016年何凯明提出新的ResNet的想法：Identity Mapping
      He K, Zhang X, Ren S, et al. Identity mappings in deep residual networks[C].European Conference on Computer Vision. Springer, Cham, 2016: 630-645.

    • 2017年DenseNet
      Huang G, Liu Z, Weinberger K Q, et al. Densely connected convolutional networks[C].Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2017, 1(2): 3.


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