GNNExplainer: 解释图神经网络决策的利器

GNNExplainer 是一个用于解释图神经网络 (GNN) 的工具，它可以帮助用户理解 GNN 在给定图形数据上的决策过程。

GNNExplainer 的工作流程如下：

输入数据：用户提供一个带有标签的图形数据集，这些数据被用于训练 GNN 模型。
GNN 模型：用户使用一个预训练的 GNN 模型来对图形数据进行分类或回归。
解释器：GNNExplainer 使用一个解释器来解释 GNN 模型的决策过程。解释器的主要任务是为每个节点和边缘分配一个重要性分数，这些分数表示节点和边缘对于 GNN 模型的输出有多重要。
可视化：GNNExplainer 使用可视化工具来呈现节点和边缘的重要性分数，这使得用户可以更好地理解 GNN 模型的决策过程。

总之，GNNExplainer 通过使用解释器和可视化工具，使用户能够更好地理解 GNN 模型在给定图形数据上的决策过程。