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变压器电路忠实度指标的鲁棒性不高
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
图神经网络的预测解释需要准确可信，现有指标对解释属性不敏感。针对此问题，提出了解决方案。对于特定结构的图神经网络，追求完全准确可信的解释无意义。自解释和领域不变的模块化图神经网络结构，追求可信度不损害信息量，并与非分布式泛化能力相关。
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关键要点
- 图神经网络的预测解释需要准确可信。
- 现有指标对解释的重要属性具有系统性不敏感性。
- 针对现有问题提出了解决方案。
- 对于特定结构的图神经网络，追求完全准确可信的解释无意义。
- 自解释和领域不变的模块化图神经网络结构能够在追求可信度的同时保持信息量。
- 模块化图神经网络结构与非分布式泛化能力存在意想不到的联系。
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