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Graph Kernel Networks

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  1. RESEARCH · CL_32736 ·

    新的AIM框架标准化GNN可解释性评估

    研究人员推出AIM，一个旨在标准化图神经网络（GNN）可解释性评估的新框架。目前的方法在比较不同模型之间的解释方面存在困难，但AIM通过衡量准确性、实例级解释和模型级解释来解决这一问题。该框架应用于图核网络（GKNs），并促成了名为xGKN的改进模型的开发，该模型具有增强的可解释性。