GNNの説明を革新：攻撃に着想を得た反事実的説明

この研究は、Graph Neural Networks (GNN) の説明の信頼性を高めるための新しいアプローチ、ATEX-CF を紹介します。攻撃シグナルを反事実的生成プロセスに統合することにより、この研究は、説明の安定性と脆弱な意思決定領域との整合性を向上させることを約束します。これは、AIモデルをより透明で信頼性の高いものにするための大きな進歩です。