論文の概要: Subgroup Generalization and Fairness of Graph Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15535v1
- Date: Tue, 29 Jun 2021 16:13:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-30 15:42:54.821352
- Title: Subgroup Generalization and Fairness of Graph Neural Networks
- Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークのサブグループ一般化と公平性
- Authors: Jiaqi Ma, Junwei Deng, Qiaozhu Mei
- Abstract要約: 非IID半教師付き学習環境下でのGNNに対する新しいPAC-Bayesian解析を提案する。
さらに、理論的な観点から、GNNの精度(dis)パリティスタイル(un)フェアネスについて研究する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.88476464580968
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite enormous successful applications of graph neural networks (GNNs)
recently, theoretical understandings of their generalization ability,
especially for node-level tasks where data are not independent and
identically-distributed (IID), have been sparse. The theoretical investigation
of the generalization performance is beneficial for understanding fundamental
issues (such as fairness) of GNN models and designing better learning methods.
In this paper, we present a novel PAC-Bayesian analysis for GNNs under a
non-IID semi-supervised learning setup. Moreover, we analyze the generalization
performances on different subgroups of unlabeled nodes, which allows us to
further study an accuracy-(dis)parity-style (un)fairness of GNNs from a
theoretical perspective. Under reasonable assumptions, we demonstrate that the
distance between a test subgroup and the training set can be a key factor
affecting the GNN performance on that subgroup, which calls special attention
to the training node selection for fair learning. Experiments across multiple
GNN models and datasets support our theoretical results.
- Abstract（参考訳）: 近年のグラフニューラルネットワーク(gnns)の膨大な応用にもかかわらず、その一般化能力の理論的理解、特にデータが独立で同一分布(iid)でないノードレベルのタスクは、疎結合である。
一般化性能の理論的研究は、gnnモデルの基本問題(公平性など)を理解し、より良い学習方法を設計する上で有用である。
本稿では,非IID半教師付き学習環境下でのGNNに対する新しいPAC-Bayesian解析を提案する。
さらに、未ラベルノードの異なる部分群における一般化性能を分析し、理論的な観点からGNNの精度(離散性)スタイル(不均一性)をさらに研究することができる。
合理的な仮定の下では、テストサブグループとトレーニングセットの間の距離が、公平な学習のためにトレーニングノードの選択に特に注意を向ける、そのサブグループのgnnパフォーマンスに影響を与える重要な要因であることを実証する。
複数のGNNモデルとデータセットにまたがる実験は、理論的結果を支持する。
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