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图形神经网络解释是脆弱的
原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
该研究探讨了图神经网络（GNNs）可解释性不足的问题，分析了数据生成、评估指标和解释呈现等领域的挑战，并提出了改进建议，评估了不同解释方法的性能，强调了未来研究方向。
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关键要点
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该研究探讨了图神经网络（GNNs）在决策过程中的透明度不足问题。
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研究分析了合成数据生成过程、评估指标和解释的最终呈现等三个主要领域的普遍问题。
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提出了通过敌对训练提高GNN可解释性的新方法，并评估了其在化学领域的应用效果。
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综述了现有的GNN可解释性技术，分类讨论了各类方法的优缺点及应用场景。
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通过实验研究测试了十种解释器在不同数据集上的表现，提供了GNN解释器选择的关键见解。
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提出了GNNExplainer方法，能够为基于GNN的模型提供可解释性的预测解释。
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研究了自解释图神经网络的新问题，提出了新的框架以实现可解释的节点分类。
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探讨了GNN在敌对攻击下的脆弱性，并提出了Pro-GNN框架以增强模型的稳健性。
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延伸问答
图神经网络的可解释性不足主要体现在什么方面？
主要体现在合成数据生成过程、评估指标和解释的最终呈现等领域。
如何提高图神经网络的可解释性？
可以通过敌对训练来提高图神经网络的可解释性，并使用新的评估标准来衡量解释方法的效果。
GNNExplainer方法的作用是什么？
GNNExplainer方法为基于GNN的模型提供可解释性的预测解释，能够识别关键的子图结构和节点特征。
在研究中测试了多少种解释器？
研究中测试了十种解释器在不同数据集上的表现。
Pro-GNN框架的目的是什么？
Pro-GNN框架旨在增强图神经网络在面对敌对攻击时的稳健性。
该研究对未来的研究方向有什么建议？
研究强调了未来研究的开放性问题和方向，建议进一步探索可解释性机器学习的发展。
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