GNNにおける説明可能性の概要
GNN(Graph Neural Networks)は、グラフ構造データを扱うためのニューラルネットワークであり、ノードとエッジ(頂点と辺)の情報を利用して、グラフデータ内のパターンや構造を捉え、ソーシャルネットワーク分析、化学構造の予測、推薦システム、グラフベースの異常検知などに適用される手法となる。
GNNでも用いられているニューラルネットワークは、高度な機械学習が可能になった反面、その振る舞いの理由について人間が解釈することが困難になってきており、説明可能性(Explainable AI, XAI)技術は、重要な課題として近年注目を浴びている。これはGNNにおいても例外ではない。
GNNの説明可能性は以下の観点において重要になる。
- 信頼性の向上: モデルが何を学習しているかを理解することで、モデルの信頼性が向上する。特に、医療や金融などの分野では、モデルの意思決定プロセスを理解することが必要となる。
- モデルの改善: 説明可能性を通じて、モデルの弱点や間違いを特定し、改善することができる。不正確な予測が行われた理由を知ることで、モデルの精度を向上させるための手がかりを得ることができる。
- ユーザーの信頼獲得: エンドユーザーや関係者が、モデルの結果や意思決定プロセスを理解することで、モデルに対する信頼を築くことができる。
GNNの説明可能性手法としては以下のようなものがある。
- 特徴の重要度: ノードやエッジの特徴の重要度を可視化することで、各要素が予測にどの程度寄与しているかを理解できる。これにより例えば、特定のノードが予測に与える影響を示すことが可能となる。
- グラフの注目領域の可視化: モデルが特定の予測を行う際にどの部分のグラフに焦点を当てているかを可視化することができる。これにより、モデルがどのようなパターンや構造を重視しているかを理解することが可能となる。
- グラフの重要な経路の抽出: グラフ内の重要な経路やサブグラフを特定することで、予測に影響を与える要素を理解することができる。
- 局所的な解釈: 特定のノードやエッジに焦点を当て、それらが予測にどのように影響を与えているかを説明することができる。
具体的なツールとしては、Yingにより”GNNExplainer: Generating Explanations for Graph Neural Networks“で報告されたGNNExplainerがある。これは、グラフニューラルネットワークの表現学習において、注目するノードに対して特徴を集約する際の周辺のどのノードのどの特徴が分類や予測にどのように影響したかを説明するもので、GCN、”GraphSAGEの概要とアルゴリズム及び実装例について“で述べているGraphSAGE、GAT 、SGCなどのグラフニューラルネットワークにおけるノード分類、グラフ分類、リンク予測に対して利用できるものとなっている。
また、Popeらが”Explainability Methods for Graph Convolutional Neural Networks“にて報告しているGrad-CAMもグラフ畳み込みにおける予測に影響した部分の色を変えることによって、振る舞いを説明しているものとなる。
グラフニューラルネットワークの説明可能性の研究を概観したものとしては、Tuanらの”Explainability in Graph Neural Networks: A Taxonomic Survey“がある。この論文中で、説明可能性技術の分類として、与える説明のタイプ(インスタンスレベルかモデルレベルか)、学習(説明が学習過程を含んでいるか否かょ、タスク(ノード゛ん類かグラフ分類か)、説明の対象(ノードか、エッジか、ノードの特徴か)、GNNをブラックボックスで扱うか否か、説明の計算の流れ(前向きか後ろ向きか)、デザイン(説明がグラフ向けか、画像の説明か)について考えられている。
GNNにおける説明可能性に関連するアルゴリズムについて
GNN（Graph Neural Networks、グラフニューラルネットワーク）における説明可能性を向上させるためのさまざまなアルゴリズムや手法が提案されています。以下に、そのいくつかを紹介します。
1. GNNExplainer: GNNExplainerは、GNNが行う予測や推論の結果を説明するための手法となる。この手法は、与えられたグラフとターゲットノードに対して、重要なノードとエッジを特定し、それらの重要性を可視化している。GNNExplainerの基本アイデアは、以下のようになる。
- ランダムにノードやエッジをマスクしてグラフを変更し、その変更が予測にどのように影響するかを調べる。
- 重要なノードやエッジを特定するために、変更前後の予測の変化を最小化するような最適化を行う。
- この手法により、予測に寄与する重要な部分を可視化し、モデルの意思決定プロセスを説明することが可能となる。
2. IGNN（Integrated Gradients for GNNs）: Integrated Gradientsは、モデルの予測に寄与する要素を解釈するための一般的な手法だが、GNNに適用するために拡張されたバージョンがある。IGNNの基本アイデアは、以下のようになる。
- モデルの予測を得るための入力グラフに対して、特定のノードやエッジの重要性を計算する。
- この計算は、対象となるノードやエッジを含まないようにグラフを変更しながら、予測がどのように変化するかを観察する。
- この過程を積分して、ノードやエッジの重要性の合計を計算する。
- この手法により、各要素が予測に対してどの程度影響を与えているかを定量化し、解釈可能な形式で表示する。
3. GraphLIME: GraphLIMEは、局所的な説明可能性を提供するための手法となる。この手法は、与えられたターゲットノードに対して、その周囲の近傍部分グラフを抽出し、モデルの予測にどのように影響するかを説明する。GraphLIMEの基本アイデアは、以下のようになる。
- ターゲットノードの近傍部分グラフをランダムにサンプリングし、これらの部分グラフに対するモデルの予測を調べる。
- 各部分グラフの予測と元のグラフの予測との差を計算し、その重要性を評価する。
- これにより、ターゲットノードの予測に寄与する局所的なグラフパターンを抽出し、説明可能な形式で表示する。
GNNにおける説明可能性の適用事例について
以下にGNNにおける説明可能性の具体的な適用事例について述べる。
1. 社会ネットワーク分析: GNNは、ソーシャルネットワーク分析に広く応用されており、説明可能性の観点からは、以下のような事例がある。
コミュニティの特定: GNNを使用してソーシャルネットワークを解析する際、特定のコミュニティやクラスターが形成される理由や特徴を説明することができる。これにより、グループがどのように形成され、何を共有しているのかを理解することが可能となる。
情報の拡散解析: GNNを使用して、情報の拡散パターンを説明することができ、特定のノードが情報をどのように広めるか、またそれがどのように影響を受けるかを明らかにすることが可能となる。
2. 化学構造の予測: 化学分野では、GNNは分子の特性や化合物の活性予測に利用されている。説明可能性の適用事例としては、以下が挙げられる。
分子の特徴の解釈: GNNを使用して分子の特性を予測する際、どのような原子や結合が予測に影響を与えているかを説明することができる。これは、新しい医薬品の設計や化合物の改良に役立てられる。
化学反応の理解: GNNを使用して化学反応をモデル化する際、反応のメカニズムや活性部位を説明することができる。これにより、反応速度や選択性を向上させるための洞察を得ることが可能となる。
3. 推薦システム: GNNは推薦システムにも広く応用されており、個々のユーザーやアイテムの特性を考慮して推薦を行っている。説明可能性の適用事例としては、以下がある。
推薦の根拠の説明: GNNが行う推薦の根拠となる特定のユーザーの行動やアイテムの特性を説明することができ、例えば、特定の商品が特定のユーザーに推薦された理由を解釈することが可能となる。
偏りの検出: GNNを使用して推薦を行う際、特定のユーザーやアイテムに対する偏りや不公平性を検出することができる。これにより、システムの公平性を確保するための対策を講じることが可能となる。
4. グラフベースの異常検知: GNNは異常検知にも利用され、不正行為やシステムの異常を検知している。説明可能性の適用事例としては、以下が挙げられる。
異常なパターンの解釈: GNNが異常を検知した際、その異常なパターンやノードの特性を説明することができる。これにより、なぜそのノードやパターンが異常として検知されたのかを理解することが可能となる。
異常の要因の解明: GNNが異常を検知した原因や要因を説明することで、システムの安全性やセキュリティを向上させることができる。例えば、金融取引の異常を説明し、不正行為の検出に役立てるなどがある。
GNNにおける説明可能性の実装例について
GNN（Graph Neural Networks、グラフニューラルネットワーク）における説明可能性を実装するためのいくつかの方法がある。以下にPythonとPyTorchを使用した実装例について述べる。
1. GNNExplainerの実装: GNNExplainerは、GNNの予測を説明するための手法となる。以下は、PyTorch Geometricを使用してGNNExplainerを実装する例となる
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv
from torch_geometric.datasets import Planetoid
from torch_geometric.utils import k_hop_subgraph
from torch_geometric.nn import GNNExplainer
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = GCNConv(dataset.num_features, 16)
self.conv2 = GCNConv(16, dataset.num_classes)
def forward(self, data):
x, edge_index = data.x, data.edge_index
x = self.conv1(x, edge_index)
x = F.relu(x)
x = F.dropout(x, training=self.training)
x = self.conv2(x, edge_index)
return F.log_softmax(x, dim=1)
dataset = Planetoid(root='data/Planetoid', name='Cora')
data = dataset[0]
model = Net()
model.train()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4)
explainer = GNNExplainer(model)
node_idx = 0 # ここで説明したいノードのインデックスを指定
node_feat_mask, edge_mask = explainer.explain_node(node_idx, data)
print("Node Feature Mask:", node_feat_mask)
print("Edge Mask:", edge_mask)この例では、PlanetoidデータセットのCoraを使用し、GCN（Graph Convolutional Network）を定義し、GNNExplainerを使用して、特定のノードの説明を取得している。
2. IGNN（Integrated Gradients for GNNs）の実装: Integrated Gradientsは、モデルの予測に寄与する要素を解釈するための手法となる。IGNNは、GNNに適用されたバージョンで、以下は、PyTorch Geometricを使用してIGNNを実装する例となる。
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv
from torch_geometric.datasets import Planetoid
from captum.attr import IntegratedGradients
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = GCNConv(dataset.num_features, 16)
self.conv2 = GCNConv(16, dataset.num_classes)
def forward(self, data):
x, edge_index = data.x, data.edge_index
x = self.conv1(x, edge_index)
x = F.relu(x)
x = F.dropout(x, training=self.training)
x = self.conv2(x, edge_index)
return F.log_softmax(x, dim=1)
dataset = Planetoid(root='data/Planetoid', name='Cora')
data = dataset[0]
model = Net()
model.eval()
data = dataset[0]
x, edge_index = data.x, data.edge_index
ig = IntegratedGradients(model)
node_idx = 0 # ここで説明したいノードのインデックスを指定
attribution = ig.attribute(x.unsqueeze(0), additional_forward_args=(edge_index,), target=node_idx)
print("Node Attribution:", attribution)この例では、GCNを定義し、IntegratedGradientsを使用して特定のノードの説明を取得している。
GNNにおける説明可能性の課題と対応策について
以下にGNNにおける説明可能性の課題と対応策について述べる。
1. 複雑なグラフ構造の解釈:
課題: GNNは複雑なグラフ構造を扱うため、モデルの意思決定プロセスを解釈することが困難で、特に、どのノードやエッジが予測に寄与しているのかを明確に理解することが難しい。
対応策:
局所的な解釈: モデルが特定の予測を行う際に、特定のノードやエッジに焦点を当てて解釈することが有効であり、これにより、特定の局所的なパターンや構造が予測に与える影響を理解することができる。
グラフの注目領域の可視化: GNNが予測を行う際に注目する部分の可視化を行うことで、モデルがどのようなパターンや構造に焦点を当てているのかを理解することができる。
グラフの重要な経路の抽出: 重要な経路やサブグラフを特定し、これらが予測にどのように影響を与えているかを解釈することができる。
2. 複数の特徴の相互作用の解釈:
課題: GNNは複数のノードやエッジの特徴を考慮し、それらの相互作用を通じて予測を行う。このため、特徴の相互作用が予測にどのように影響を与えるかを解釈することが難しい。
対応策:
特徴の重要度の計算: 各ノードやエッジの特徴の重要度を計算し、それらが予測にどの程度寄与しているかを可視化することができる。
統合された勾配法（Integrated Gradients）: モデルの予測に寄与する要素を解釈する手法の一つであり、特徴の相対的な重要性を定量化するのに役立つ。
3. グラフサイズの影響:
課題: グラフのサイズが大きくなると、モデルの予測を解釈することがより困難になり、特に、計算コストが増加し、解釈可能性の精度が低下する。
対応策:
サンプリングや削減: 大規模なグラフに対して、サンプリングや削減を行い、解釈可能性の計算を効率化することができる。
分割と統合: グラフを複数の部分グラフに分割し、それぞれを個別に解釈した後に統合することで、大規模なグラフの解釈を行うことができる。
4. ノードの重要性の理解:
課題: 特定の予測に寄与する重要なノードを理解することが重要だが、どのノードが重要であるかを理解することは難しいことがある。
対応策:
GNNExplainerの利用: GNNExplainerは、特定のノードやエッジの重要性を計算し、可視化することで、その予測に寄与する要素を理解するのに役立つ。
局所的な解釈: 特定のノードに焦点を当て、そのノードが予測にどのように影響を与えているかを説明することが有効となる。
参考情報と参考図書
グラフデータの詳細に関しては”グラフデータ処理アルゴリズムと機械学習/人工知能タスクへの応用“を参照のこと。また、ナレッジグラフに特化した詳細に関しては”知識情報処理技術“も参照のこと。さらに、深層学習全般に関しては”深層学習について“も参照のこと。
参考図書としては”グラフニューラルネットワーク ―PyTorchによる実装―“
“Graph Neural Networks: Foundations, Frontiers, and Applications“等がある。
コメント
[…] GNNにおける説明可能性の概要とアルゴリズム及び実装例 […]
[…] GNNにおける説明可能性の概要とアルゴリズム及び実装例 […]