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可解释的图神经网络挑战
原文中文，约1300字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文探讨了图神经网络（GNN）的可解释性及其在对抗性攻击下的脆弱性。研究表明，敌对训练可以提高模型的可解释性，尤其在化学领域应用中更为有效。此外，提出了自我可解释的GNN框架和新型ProtGNN结构，以增强模型的透明度和解释能力。
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关键要点
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通过对图神经网络的敌对训练可以提高模型的可解释性，尤其在化学领域应用中更为有效。
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提出了一种自我可解释的 GNN 框架，能够同时提供精确的预测和解释。
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新型的 ProtGNN 结构结合了原型学习与图神经网络，为 GNN 的解释提供了新的视角。
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ProtGNN 和 ProtGNN + 能够提供内在的可解释性，同时保持与非可解释性模型相当的准确性。
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对标签噪声的变化进行系统调查，发现 GNN 解释器容易受到标签扰动的影响，且轻微的标签噪声会显著影响解释质量。
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延伸问答
图神经网络的可解释性为何重要？
图神经网络的可解释性对于理解模型决策过程和提高模型透明度至关重要，尤其在化学等领域应用中。
敌对训练如何提高图神经网络的可解释性？
敌对训练通过增强模型对输入扰动的鲁棒性，能够更好地提取与领域相关的见解，从而提高可解释性。
什么是自我可解释的GNN框架？
自我可解释的GNN框架能够同时提供精确的预测和解释，通过识别节点的重要邻居来生成解释。
ProtGNN结构的创新之处是什么？
ProtGNN结合了原型学习与图神经网络，为GNN的解释提供了新的视角，并在分类过程中自然推导出解释。
标签噪声对GNN解释器的影响是什么？
标签噪声会显著影响GNN解释器的解释质量，甚至轻微的标签扰动也能导致解释效果下降。
如何评估图神经网络的可解释性？
可以通过新的度量标准来评估解释方法对模型学习到的表征的利用效果，以判断其可解释性。
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