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大脑图对大脑区域之间的结构和功能关系进行了建模，在涉及图分类的神经科学和临床应用中至关重要。然而，密集的大脑图构成了计算挑战，包括高运行时间和记忆使用和有限的解释性。在本文中，我们研究了图神经网络（GNN）中的有效设计，以消除嘈杂的边缘来稀疏脑图。虽然先前的作品根据解释性或任务 - 涉及属性去除嘈杂的边缘，但不能保证它们在通过频繁图提高性能方面的有效性。此外，现有方法通常忽略了多个图形的集体边缘去除。为了解决这些问题，我们引入了一个迭代框架来分析不同的稀疏模型。我们的发现是作为下降的：（i）优先考虑可解释性的方法可能不适合图形稀疏性，因为它们可以在图形分类任务中降低GNNS的性能； （ii）与GNN训练同时学习边缘分类比训练后更有益； （iii）跨图的共享边缘选择优于每个图的单独选择； （iv）与任务相关的梯度信息有助于边缘选择。基于这些见解，我们提出了一个新的模型，可解释的图形泄漏（IGS），该模型可增强图形分类性能高达5.1％，而边缘减少了55.0％。IG识别的保留边缘提供了神经科学解释，并得到了公认的文献的支持。
大脑图的可解释的稀疏-NSF -PAR
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