論文の概要: Handling Distribution Shifts on Graphs: An Invariance Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02466v5
• Date: Fri, 16 Aug 2024 08:25:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 21:24:14.519785
• Title: Handling Distribution Shifts on Graphs: An Invariance Perspective
• Title（参考訳）: グラフ上の分散シフトの処理:不変性の観点から
• Authors: Qitian Wu, Hengrui Zhang, Junchi Yan, David Wipf,
• Abstract要約: 我々は、グラフ上のOOD問題を定式化し、新しい不変学習手法である探索・拡張リスク最小化(EERM)を開発する。 EERMは、複数の仮想環境からのリスクの分散を最大化するために、敵対的に訓練された複数のコンテキストエクスプローラーを利用する。 理論的に有効なOOD解の保証を示すことによって,本手法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.31180235269035
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There is increasing evidence suggesting neural networks' sensitivity to distribution shifts, so that research on out-of-distribution (OOD) generalization comes into the spotlight. Nonetheless, current endeavors mostly focus on Euclidean data, and its formulation for graph-structured data is not clear and remains under-explored, given two-fold fundamental challenges: 1) the inter-connection among nodes in one graph, which induces non-IID generation of data points even under the same environment, and 2) the structural information in the input graph, which is also informative for prediction. In this paper, we formulate the OOD problem on graphs and develop a new invariant learning approach, Explore-to-Extrapolate Risk Minimization (EERM), that facilitates graph neural networks to leverage invariance principles for prediction. EERM resorts to multiple context explorers (specified as graph structure editers in our case) that are adversarially trained to maximize the variance of risks from multiple virtual environments. Such a design enables the model to extrapolate from a single observed environment which is the common case for node-level prediction. We prove the validity of our method by theoretically showing its guarantee of a valid OOD solution and further demonstrate its power on various real-world datasets for handling distribution shifts from artificial spurious features, cross-domain transfers and dynamic graph evolution.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークの分布シフトに対する感受性を示す証拠が増加しており、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の一般化の研究が注目を浴びている。 それでも、現在の取り組みは主にユークリッドのデータに焦点を当てており、グラフ構造化データの定式化は明確ではなく、未調査のままである。 1)同一環境下でも非IIDデータポイントの発生を誘導する1つのグラフ内のノード間の相互接続 2)入力グラフの構造情報は,予測にも有用である。 本稿では,グラフ上でのOOD問題を定式化し,新しい不変学習手法であるEurre-to-Extrapolate Risk Minimization(EERM)を開発した。 EERMは、複数の仮想環境からのリスクの分散を最大化するために、敵対的に訓練された複数のコンテキストエクスプローラー(この場合、グラフ構造編集器として特定される)に頼っている。 このような設計により、ノードレベルの予測の一般的なケースである単一の観測環境からモデルを外挿することができる。 提案手法の有効性は,有効なOODソリューションの保証を理論的に示すことによって証明し,さらに,人工的なスプリアス特徴やクロスドメイン転送,動的グラフの進化といった分布シフトを扱うために,様々な実世界のデータセットにその能力を示す。

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