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Questioning the Robustness of Explainability in Graph Neural Networks: How Should We Respond?
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了图神经网络(GNN)在对抗攻击下的可解释性与鲁棒性。评估了六种GNN架构在不同防御机制下的表现，结果显示防御方法和模型特征对可解释性有显著影响，为开发鲁棒且可解释的GNN提供了基础。
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关键要点
- 本研究探讨了图神经网络(GNN)在对抗攻击下的可解释性与鲁棒性。
- 评估了六种GNN架构在不同防御机制下的表现。
- 防御方法和模型特征对可解释性有显著影响。
- 研究成果为开发鲁棒且可解释的GNN提供了基础。
- 促进了GNN在敏感应用中的信任部署。
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