כתבה
arXiv cs.LG ·
אי-קנוניות בהסברים של רשתות נוירונים גרפיות
Automorphism-Induced Non-Canonicity in Top-k Explanations of Graph Neural Networks
חוקרים גילו אי-קנוניות בהסברים של רשתות נוירונים גרפיות. המחקר מראה כי הסברים אינם תמיד עקביים ויכולים להיות מושפעים מאוטומורפיזמים של הגרף. הדבר יכול להוביל להסברים שגויים או לא מלאים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2607.26344v1 Announce Type: new Abstract: A gradient-based GNN explainer given a molecule with two chemically equivalent nitro groups assigns them attribution scores that are equal to the last bit. It cannot do otherwise: message passing is exactly permutation equivariant, so any automorphism of the input leaves every attribution invariant. Yet the standard report, the top-k edges, names one of the two, and which one is settled by the order of an array. We show this is a structural obstruction rather than an implementation slip. When no minimal valid explanation is fixed by the input's automorphism group, no rule can be single-valued, minimal and symmetry-respecting at once. For the exact-k reports used in practice we give a parameter-free criterion, mechanised in Lean 4 with no axio
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית