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TOOL · CL_72704 · Jun 5 · 04:00

新的 HPME 框架通过硬扰动增强 GNN 可解释性

研究人员开发了一个名为 HPME 的新框架，以提高图神经网络 (GNN) 的可解释性。现有方法经常遇到“软掩码”问题，这允许无关信息持续存在，从而阻碍解释的准确性。HPME 利用图池化提取离散子图，并采用新颖的混合策略来生成更鲁棒、更具可解释性的解释，在各种数据集上展示了最先进的性能。