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ACGAN-GNNExplainer：图神经网络的辅助条件生成解释器

💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要

本文测试了10种解释器在8种代表性架构的6个图形和节点分类数据集上的表现，提供了GNN解释器选择和适用性的关键见解，并提供了关于如何避免常见解释误区的建议。同时，强调了未来研究的开放性问题和方向。

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标签

GNN 分类数据集 未来研究 神经网络 解释器 误区
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