Verstehen von Graph Neural Networks durch das Testen von Klassifikatoren

Graph-Lernmodelle sind in den letzten Jahren ziemlich beliebt geworden. Sie funktionieren echt gut für verschiedene Aufgaben, aber leider brauchen sie meistens riesige Modelle. Das bedeutet, dass ihre Komplexität ziemlich zunimmt. Die Leute haben ernsthafte Fortschritte bei den Techniken zur Erklärbarkeit gemacht, die helfen, maschinelles Lernen besser zu verstehen. Aber es gibt einen Haken! Graph Neural Networks (GNNs) kommen mit traditionellen Methoden nicht klar, weil sie eine nicht-relationale Natur haben. Also, während einige Forscher sich darauf konzentrieren, einzelne Fälle zu erklären, haben nur sehr wenige das grosse Ganze der GNNs betrachtet.

In diesem Artikel wollen wir dieses Problem angehen, indem wir einen neuen Weg vorstellen, GNNs zu verstehen. Wir werden etwas namens diagnostische Klassifikatoren verwenden, um zu interpretieren, was GNNs lernen. Diese Methode wird helfen, verschiedene GNN-Architekturen und Datensätze besser zu verstehen und unser Vertrauen in diese Modelle zu stärken.

#Ein Spaziergang durch die Welt der neuronalen Netzwerke

In den letzten zehn Jahren haben wir grosse Fortschritte gemacht, Daten zu modellieren, die nicht in ordentlichen Reihen und Spalten angeordnet sind. Zum Beispiel sind Graphen oft unordentlich und komplex. Wir sind auch besser darin geworden, die Ergebnisse von Deep Neural Networks (DNNs) zu interpretieren.

Allerdings wurden DNNs als „schwarze Kästen“ bezeichnet, was bedeutet, dass ihre Vorhersagen oft nicht klar für uns sind. Einige Leute haben verschiedene Methoden vorgeschlagen, wie Occlusion, Gradienten- und Aufmerksamkeitsmechanismen, um Licht ins Dunkel zu bringen, wie diese Modelle funktionieren. Aber hier ist das Problem: Diese Methoden können nicht direkt auf GNNs angewendet werden, weil sie keine regelmässige Struktur haben.

Um eine Vorhersage von einem GNN zu erklären, muss man wichtige Aspekte der Graphstruktur identifizieren. Das ist knifflig, weil das Finden dieser Erklärungen ein kombinatorisches Problem sein kann. Daher sind traditionelle Erklärmethoden für GNNs nicht geeignet.

#Die Notwendigkeit neuer Methoden

Frühere Bewertungen haben darauf hingewiesen, dass wir wirklich bessere Erklärmethoden für GNNs brauchen. Die meisten der bestehenden Methoden konzentrieren sich auf einzelne Fälle anstatt auf das Modell selbst. Daher dachten wir, es wäre schlau, einfach einen anderen Ansatz zu wählen. Warum nicht einige Techniken aus der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) ausleihen und sie auf GNN-Embeddings anwenden?

Wir wollen sowohl lokale Merkmale, wie die Wichtigkeit eines Knotens in einem Graphen, als auch globale Merkmale, wie die Gesamtpfadlänge im Graphen, untersuchen. Dies ist ein neues Forschungsfeld, und wir sind begeistert, es zu erkunden!

#Wie wir das machen werden

Lass es uns einfach aufschlüsseln. Zuerst trainieren wir ein GNN für eine bestimmte Aufgabe. Zum Beispiel, wir schauen, ob das GNN erkennen kann, ob ein Graph wie ein Haus oder ein Gitter aussieht. Nach dem Training werden wir die internen Schichten des GNN genauer unter die Lupe nehmen, um zu sehen, was es gelernt hat.

Dann werden wir diese gelernten Repräsentationen nutzen, um ein Prüfmodell zu bauen, das im Grunde überprüft, ob das GNN uns etwas Nützliches über Eigenschaften innerhalb der Graphen sagen kann. Wenn unser Prüfmodell gut abschneidet, deutet das darauf hin, dass das GNN wichtige strukturelle Merkmale erfasst hat.

#Was macht GNNs besonders?

Heutzutage beginnen wir zu verstehen, wie GNNs funktionieren. Es gibt einige theoretische Grenzen, was GNNs erfassen können, besonders wenn es um Grapheneigenschaften wie Verbindung geht. Einige GNNs, wie Graph Convolutional Networks (GCNs), sind darauf angewiesen, lokale Informationen zu nutzen, um Knotendarstellungen zu berechnen. Das Problem dabei ist, dass sie bestimmte wichtige Grapheneigenschaften nicht erfassen können.

Auf der anderen Seite können Netzwerke wie Graph Attention Networks (GATs) und Graph Isomorphism Networks (GINs) flexibler sein. Sie versuchen, mehr Informationen über die Gesamtstruktur des Graphen zu integrieren.

#Was ist Graphentheorie eigentlich?

Bevor wir tiefer eintauchen, lass uns klären, was Graphentheorie ist. Einfach gesagt, ist Graphentheorie das Studium von Graphen – diese Dinge, die aus Knoten (oder Vertices) und Kanten (oder Verbindungen) bestehen. Graphen können durch lokale Eigenschaften wie „wie verbunden“ ein Knoten ist oder Globale Eigenschaften wie „wie weit entfernt“ Knoten sind, analysiert werden.

Lokale Eigenschaften konzentrieren sich auf einzelne Knoten und ihre Nachbarn, während globale Eigenschaften die gesamte Struktur bewerten. Beide Arten von Eigenschaften können uns viel darüber erzählen, wie Graphen funktionieren.

#Lokale vs. Globale Eigenschaften: Der Kampf

In der Graphentheorie konzentrieren sich lokale Eigenschaften, wie Knotengrad (wie viele Verbindungen ein Knoten hat) oder Clustering-Koeffizient (wie gut die Nachbarn eines Knotens verbunden sind), auf einzelne Knoten. Auf der anderen Seite zeigen globale Eigenschaften wie Durchmesser des Graphen (der längste kürzeste Weg zwischen zwei Knoten) auf, wie Knoten im gesamten Graphen allgemein miteinander in Beziehung stehen.

Über diese Eigenschaften nachzudenken, hilft uns, grössere Systeme zu verstehen. Zum Beispiel, herauszufinden, wie Krankheiten sich in sozialen Netzwerken verbreiten oder wie Informationen im Internet reisen.

#Prüfklassifikatoren: Was ist das?

Jetzt lass uns über Prüfklassifikatoren sprechen. Diese sind im Grunde Werkzeuge, die uns helfen zu verstehen, welche Merkmale ein Modell verwendet, um Vorhersagen zu treffen. In unserem Fall werden wir diese Klassifikatoren für Graphmerkmale anpassen.

Im Gegensatz zu Werkzeugen wie der Hauptkomponentenanalyse (PCA), die sich auf die Visualisierung von Daten konzentrieren, geben Prüfklassifikatoren eine numerische Messung darüber, welche Eigenschaften in den gelernten Repräsentationen des GNN vorhanden sind. Wenn unser Prüfklassifikator also gute Arbeit leistet, bedeutet das, dass das GNN diese Eigenschaften verinnerlicht hat.

#Die Bedeutung der Daten

Um unseren Ansatz zu testen, haben wir mit verschiedenen Datensätzen gearbeitet. Der erste, der Grid-House-Datensatz, hilft dabei zu bewerten, wie gut GNNs lernen können, bestimmte Formen in Graphen basierend auf ihren Eigenschaften zu identifizieren.

Als Nächstes haben wir den ClinTox-Datensatz untersucht, der Informationen über molekulare Graphen und deren Toxizität enthält. Schliesslich haben wir fMRI-Datensätze untersucht, die die Gehirnaktivität durch funktionale Konnektome abbilden.

#Experimente und Ergebnisse

Wir haben mehrere Experimente durchgeführt, um unseren Ansatz zu bewerten. Mit dem Grid-House-Datensatz haben wir herausgefunden, dass bestimmte Eigenschaften, wie die Anzahl der Quadrate in einem Graphen, konstant die besten Ergebnisse liefern.

Für den ClinTox-Datensatz haben wir gesehen, dass Eigenschaften wie der durchschnittliche Knotengrad und der Spektralradius (ein Mass für Stabilität) eine bedeutende Rolle bei der Vorhersage von Toxizität spielten.

Schliesslich haben wir in unserer Analyse der fMRI-Datensätze entdeckt, dass die Anzahl der Dreiecks-Motive eine starke Beziehung zu bestimmten neurologischen Bedingungen hatte, was weiter den Zusammenhang zwischen Grapheneigenschaften und realen Problemen verdeutlicht.

#Ein genauerer Blick auf GNN-Architekturen

Nicht alle GNNs sind gleich. Beispielsweise schneiden GCNs tendenziell besser ab, wenn es darum geht, anfängliche strukturelle Eigenschaften zu erfassen, können jedoch einige Details in tieferen Schichten verlieren. GINs hingegen sind besser darin, relevante Merkmale zu isolieren und sich darauf zu konzentrieren, was sie zu soliden Wahlmöglichkeiten für die Erfassung komplexer Grapheneigenschaften macht.

Beim Vergleich von GNN-Architekturen haben wir festgestellt, dass GINs mit komplizierteren Datensätzen tendenziell besser abschneiden, während GAT-Modelle ein breiteres Spektrum an Merkmalen erfassen, aber möglicherweise den Fokus auf die wichtigsten Aspekte verlieren.

#Alles zusammenfassen

Insgesamt können wir durch das Prüfen der gelernten Repräsentationen von GNNs Einblicke gewinnen, wie sie wichtige Grapheneigenschaften erfassen.

Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass GNNs tatsächlich signifikante Grapheneigenschaften verinnerlichen können, was in verschiedenen Anwendungen hilfreich sein kann. Zum Beispiel könnte das Verständnis der Gehirnkonnektivität durch fMRI-Daten zu besseren Einsichten in neurologische Störungen führen.

#Zukünftige Richtungen

Obwohl unser Ansatz vielversprechend aussieht, erkennen wir auch seine Grenzen. GNNs sind nicht garantiert, dass sie jedes Mal die perfekte Lösung finden. Zukünftige Arbeiten könnten das Erkunden zusätzlicher Grapheneigenschaften, das Testen alternativer Architekturen und das Verfeinern unserer Prüfmethoden umfassen.

Durch die Anwendung dieser Techniken hoffen wir, die komplexen Beziehungen zwischen Graphen und den realen Systemen, die sie darstellen, weiter zu entschlüsseln, von Krankheiten bis zur Gehirnfunktionalität.

#Fazit

Zusammenfassend ist die Welt der Graph Neural Networks reich und komplex. Durch Prüfmethoden können wir die Schichten aufdecken, um die wichtigen Eigenschaften zu verstehen, die diese Modelle erfassen. Und wer hätte gedacht, dass man so viel lernen kann, nur indem man sich Graphen anschaut? Es ist ein bisschen wie in einem Labyrinth seinen Weg zu finden – man weiss nie genau, was man entdecken wird, bis man anfängt zu erkunden!