19、可解释图智能：扰动依赖解释方法解析

可解释图智能：扰动依赖解释方法解析

在图智能领域，模型的可解释性至关重要。扰动依赖解释方法作为一类重要的可解释性技术，通过系统地修改模型输入，来理解输入对模型预测的影响。本文将深入探讨这类方法的概念、常见算法及其Python实现。

1. 扰动依赖解释方法概述

扰动依赖解释方法的核心思想是对模型的输入特征进行小的、可控的改变，并观察这些改变如何影响模型的输出。在深度图像模型解释中，常使用基于扰动的方法来研究输入扰动与输出变化的关系。然而，图模型与图像模型不同，图由节点和边定义，其大小在保持节点和边数量不变的情况下无法改变，且图的组合信息对其特征和功能的确定至关重要。

在图智能模型解释器中，当删除或改变一个边、节点或单个节点特征时，如果该元素是当前输出的反事实解释，模型将产生完全不同的结果。基于图元素扰动的技术旨在识别图智能模型的反事实解释或潜在原因，具体方法是应用掩码到边、节点或节点特征上，以过滤出对解释图智能模型最重要的元素。常见的扰动依赖方法包括Causal Screening、PGExplainer、GNNExplainer、GraphMask、SubgraphX和ZORRO。

这些方法具有相同的高级处理流程：
1. 构建掩码 ：根据输入图和解释任务，生成不同类型的掩码，如节点掩码、边掩码和节点特征掩码。
2. 合并掩码与图 ：将生成的掩码与输入图合并，生成包含关键信息的新图。
3. 评估和更新 ：将新图输入到预训练的图智能模型中，评估掩码并更新掩码生成算法。

不同方法的主要区别体现在掩码生成算