[发明专利]一种保持预测顺序和结构依赖关系的图神经网络解释方法在审
| 申请号： | 202210884170.5 | 申请日： | 2022-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN115169521A | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 刘群;张优敏;李苑;刘立;王国胤 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02 |
| 代理公司： | 重庆辉腾律师事务所 50215 | 代理人： | 卢胜斌 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明属于神经网络解释技术领域，具体涉及一种保持预测顺序和结构依赖关系的图神经网络解释方法；该方法包括：获取原始图数据，将原始图数据输入待解释的图神经网络模型，得到原始的预测结果；采用掩码生成器对原始图数据进行掩码，得到掩码后的子图；将掩码后的子图输入到待解释的图神经网络模型，得到掩码后的预测结果；根据原始预测结果和掩码后的预测结果计算总损失；根据总损失优化掩码生成器，迭代更新掩码生成器参数，直到得到最优掩码生成器；采用最优掩码生成器对原始图数据进行掩码，得到掩码后的子图即原始预测结果的解释；本发明解释可对图神经网络的进行可靠的解释，实用性高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 保持 预测 顺序 结构 依赖 关系 神经网络 解释 方法 | ||
【主权项】：
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