論文の概要: JuryGCN: Quantifying Jackknife Uncertainty on Graph Convolutional Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05959v1
• Date: Wed, 12 Oct 2022 06:56:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 13:37:22.417170
• Title: JuryGCN: Quantifying Jackknife Uncertainty on Graph Convolutional Networks
• Title（参考訳）: JuryGCN: グラフ畳み込みネットワークにおけるJackknifeの不確かさの定量化
• Authors: Jian Kang, Qinghai Zhou, Hanghang Tong
• Abstract要約: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は多くの実世界のアプリケーションで強力な経験的性能を示した。 信頼できるグラフマイニングの基礎でありながら、GCNに関する不確実性は十分に研究されていない。 本稿では、GCNの不確かさを定量化するために、JuryGCNという最初の頻繁なアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.33969742541106
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Convolutional Network (GCN) has exhibited strong empirical performance in many real-world applications. The vast majority of existing works on GCN primarily focus on the accuracy while ignoring how confident or uncertain a GCN is with respect to its predictions. Despite being a cornerstone of trustworthy graph mining, uncertainty quantification on GCN has not been well studied and the scarce existing efforts either fail to provide deterministic quantification or have to change the training procedure of GCN by introducing additional parameters or architectures. In this paper, we propose the first frequentist-based approach named JuryGCN in quantifying the uncertainty of GCN, where the key idea is to quantify the uncertainty of a node as the width of confidence interval by a jackknife estimator. Moreover, we leverage the influence functions to estimate the change in GCN parameters without re-training to scale up the computation. The proposed JuryGCN is capable of quantifying uncertainty deterministically without modifying the GCN architecture or introducing additional parameters. We perform extensive experimental evaluation on real-world datasets in the tasks of both active learning and semi-supervised node classification, which demonstrate the efficacy of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は多くの実世界のアプリケーションで強力な経験的性能を示した。 GCNに関する既存の研究の大部分は、GCNの予測に対する信頼性や不確実性を無視しながら、その正確性に重点を置いている。 信頼できるグラフマイニングの基盤であるにもかかわらず、GCNに関する不確実な定量化は十分に研究されておらず、決定論的定量化の提供に失敗したり、追加のパラメータやアーキテクチャを導入してGCNのトレーニング手順を変更する必要があった。 本稿では,gcnの不確かさを定量化する最初の手法であるjuicegcnを提案する。ここでは,jackknife推定器による信頼区間の幅としてノードの不確かさを定量化する。 さらに,GCNパラメータの変化を計算のスケールアップのために再学習することなく推定するために,影響関数を利用する。 提案したJuryGCNは、GCNアーキテクチャを変更したり追加パラメータを導入することなく、不確実性を決定的に定量化することができる。 提案手法の有効性を示すアクティブラーニングと半教師付きノード分類の両方のタスクにおいて,実世界のデータセットを広範囲に実験的に評価する。

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