ت quantifying uncertainty in graph neural network explanations

في السنوات الأخيرة، جذب تحليل الشرح لتنبؤ شبكات الأعصاب الرسومية (GNNs) انتباهاً متزايداً. على الرغم من هذا التقدم، فإن معظم الطرق الحالية لا تأخذ في الاعتبار بشكل كافٍ الشكوك الكامنة الناجمة عن عشوائية معلمات النموذج وبيانات الرسم، مما قد يؤدي إلى الثقة الزائدة وشرح مضلل. ومع ذلك، فإن من الصعب على معظم طرق شرح GNN قياس هذه الشكوك لأنها تحصل على شرح التنبؤ في شكل