論文の概要: Generalizing Graph Neural Networks on Out-Of-Distribution Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10657v3
• Date: Tue, 5 Mar 2024 14:25:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 04:41:26.608607
• Title: Generalizing Graph Neural Networks on Out-Of-Distribution Graphs
• Title（参考訳）: 分散グラフを用いたグラフニューラルネットワークの一般化
• Authors: Shaohua Fan, Xiao Wang, Chuan Shi, Peng Cui and Bai Wang
• Abstract要約: トレーニンググラフとテストグラフの分散シフトを考慮せずにグラフニューラルネットワーク(GNN)を提案する。 このような環境では、GNNは、たとえ素早い相関であるとしても、予測のためのトレーニングセットに存在する微妙な統計的相関を利用する傾向がある。 本稿では,スプリアス相関の影響を排除するため,StableGNNと呼ばれる一般的な因果表現フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.33152272781324
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) are proposed without considering the agnostic distribution shifts between training and testing graphs, inducing the degeneration of the generalization ability of GNNs on Out-Of-Distribution (OOD) settings. The fundamental reason for such degeneration is that most GNNs are developed based on the I.I.D hypothesis. In such a setting, GNNs tend to exploit subtle statistical correlations existing in the training set for predictions, even though it is a spurious correlation. However, such spurious correlations may change in testing environments, leading to the failure of GNNs. Therefore, eliminating the impact of spurious correlations is crucial for stable GNNs. To this end, we propose a general causal representation framework, called StableGNN. The main idea is to extract high-level representations from graph data first and resort to the distinguishing ability of causal inference to help the model get rid of spurious correlations. Particularly, we exploit a graph pooling layer to extract subgraph-based representations as high-level representations. Furthermore, we propose a causal variable distinguishing regularizer to correct the biased training distribution. Hence, GNNs would concentrate more on the stable correlations. Extensive experiments on both synthetic and real-world OOD graph datasets well verify the effectiveness, flexibility and interpretability of the proposed framework.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,トレーニンググラフとテストグラフの非依存的な分布変化を考慮せずに提案され,OF-Distribution(OOD)設定上でのGNNの一般化能力の低下を招く。 このような退化の根本的な理由は、ほとんどのGNNがI.I.D仮説に基づいて開発されているからである。 このような設定では、gnnはスプリアス相関であるにもかかわらず、トレーニングセットに存在する微妙な統計相関を予測のために利用する傾向がある。 しかし、このような急激な相関関係はテスト環境で変化し、GNNの失敗につながる可能性がある。 したがって、スプリアス相関の影響の排除は安定gnnにとって不可欠である。 そこで我々は,StableGNNと呼ばれる一般的な因果表現フレームワークを提案する。 主なアイデアは、まずグラフデータからハイレベルな表現を抽出し、モデルがスプリアス相関を取り除くのを助けるために因果推論の識別能力に頼ることである。 特に,グラフプーリング層を用いてグラフベース表現を高レベル表現として抽出する。 さらに,偏りのあるトレーニング分布を補正するための因果変数識別正規化器を提案する。 したがって、GNNはより安定した相関に集中する。 合成および実世界のoodグラフデータセットの広範な実験により、提案フレームワークの有効性、柔軟性、解釈性が検証された。

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