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- 作者： 小象 发布时间：2024-01-13 18:21:11
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不可否认,在利用图神经网络解决知识推理任务时,注意力机制发挥了巨大的作用,并可以在一定程度上对GNN进行解释,但是节点的1-hop邻居和2-hop邻居可能存在重叠,注意力机制会对同一节点学习到不同的权重,如何去做出正确的抉择是一个需要解决的问题.其次,注意力机制的计算通常会利用简单的神经网络进行计算,譬如前向神经网络,这使得注意力模型会增加模型整体的计算复杂度.
对于同一个任务/场景,可以应用不同的推理方法,除了推理任务本身的精准度之外,如何去衡量这些方法在可解释性上的优劣是亟需解决的一个问题.当前,解释方法的评估没有一个明确的指标,只能对解释方法进行定性分析,无法对同类型的研究工作进行严格的、确定性的分析与比较[34].针对事前可解释的推理模型而言,其评估挑战在于如何量化模型内在的解释能力;对于事后可解释的推理模型而言,首先需要明确要评估的指标,进而从指标入手,建立评估方法.
随着深度学习的发展,知识推理方法的模型结构越来越复杂,仅仅一个网络就可能包含几百个神经元、百万个参数.尽管这些推理模型在速度、稳定性、可移植性、准确性等诸多方面优于人类,但由于用户无法对这类模型里的参数、结构、特征产生直观理解,对于模型的决策过程和模型的推理依据知之甚少,对于模型的决策过程知之甚少,不知道它何时会出现错误,在风险敏感的领域中,用户仍然无法信任模型的预测结果.因此,为了建立用户和推理模型之间的信任,平衡模型准确率和可解释性之间的矛盾,可解释性知识推理在近几年的科研会议上成为关注热点.
