革新GNN解释：基于攻击的反事实解释

这项研究介绍了 ATEX-CF，这是一种增强图神经网络 (GNN) 解释可靠性的新方法。通过将攻击信号整合到反事实生成过程中，这项研究承诺提高解释的稳定性和与脆弱决策区域的对齐。这是使人工智能模型更透明和值得信赖的重要进步。