論文淺嘗 - ICML2020 | 對比圖神經網絡解釋器
論文筆記整理：方尹，浙江大學在讀博士，研究方向：圖表示學習。 Contrastive Graph Neural Network Explanation 動機與貢獻 本文主要關注圖神經網絡的解釋性問題，這樣的解釋有助於提升GNN的可信度，能夠更好的理解輸入中的哪些部分對預測結果的影響最大。本文主要的貢獻有三個： 1）提出了Distribution Compliant Explanation (DCE
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