論文の概要: Debiasing Graph Neural Networks via Learning Disentangled Causal Substructure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14107v1
• Date: Wed, 28 Sep 2022 13:55:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 16:11:23.524101
• Title: Debiasing Graph Neural Networks via Learning Disentangled Causal Substructure
• Title（参考訳）: 遠絡因果構造学習によるグラフニューラルネットワークの劣化
• Authors: Shaohua Fan, Xiao Wang, Yanhu Mo, Chuan Shi, Jian Tang
• Abstract要約: 本稿では、重度バイアスのあるトレーニンググラフについて、グラフ分類調査を行う。 我々は、GNNが常に決定を下すために急激な相関関係を探索する傾向があることに気付きました。 本稿では、因果部分構造とバイアス部分構造を学習するための一般的な非絡み合いGNN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）: 46.86463923605841
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most Graph Neural Networks (GNNs) predict the labels of unseen graphs by learning the correlation between the input graphs and labels. However, by presenting a graph classification investigation on the training graphs with severe bias, surprisingly, we discover that GNNs always tend to explore the spurious correlations to make decision, even if the causal correlation always exists. This implies that existing GNNs trained on such biased datasets will suffer from poor generalization capability. By analyzing this problem in a causal view, we find that disentangling and decorrelating the causal and bias latent variables from the biased graphs are both crucial for debiasing. Inspiring by this, we propose a general disentangled GNN framework to learn the causal substructure and bias substructure, respectively. Particularly, we design a parameterized edge mask generator to explicitly split the input graph into causal and bias subgraphs. Then two GNN modules supervised by causal/bias-aware loss functions respectively are trained to encode causal and bias subgraphs into their corresponding representations. With the disentangled representations, we synthesize the counterfactual unbiased training samples to further decorrelate causal and bias variables. Moreover, to better benchmark the severe bias problem, we construct three new graph datasets, which have controllable bias degrees and are easier to visualize and explain. Experimental results well demonstrate that our approach achieves superior generalization performance over existing baselines. Furthermore, owing to the learned edge mask, the proposed model has appealing interpretability and transferability. Code and data are available at: https://github.com/googlebaba/DisC.
• Abstract（参考訳）: ほとんどのグラフニューラルネットワーク(GNN)は、入力グラフとラベルの相関を学習することで、目に見えないグラフのラベルを予測する。 しかし,厳格なバイアスを伴うトレーニンググラフのグラフ分類調査を行った結果,gnnは因果相関が常に存在する場合でも,散発的な相関を常に探究する傾向がみられた。 これは、そのようなバイアス付きデータセットでトレーニングされた既存のGNNが、一般化能力の低下に悩まされることを意味する。 この問題を因果的視点で分析することで、偏りのあるグラフから因果変数とバイアス潜在変数の分離と分離が両方ともデバイアスに不可欠であることが分かる。 そこで本研究では, 因果部分構造とバイアス部分構造をそれぞれ学習するためのgnnフレームワークを提案する。 特に、入力グラフを因果グラフとバイアスグラフに明示的に分割するパラメータ化エッジマスク生成器を設計する。 次に2つのGNNモジュールをそれぞれ因果的/偏見的損失関数で教師し、因果的および偏見的部分グラフを対応する表現に符号化する。 異種表現を用いて,反事実的非バイアストレーニングサンプルを合成し,因果変数とバイアス変数をさらに分離する。 さらに, 厳密なバイアス問題を改善するために, 制御可能なバイアス度を有し, 可視化や説明が容易な3つのグラフデータセットを構築した。 実験の結果,既存のベースラインよりも優れた一般化性能が得られた。 さらに,学習したエッジマスクにより,提案手法は解釈性と伝達性に訴える。 コードとデータは、https://github.com/googlebaba/DisC.comで入手できる。

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