論文の概要: A Graph Is More Than Its Nodes: Towards Structured Uncertainty-Aware Learning on Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15575v1
• Date: Thu, 27 Oct 2022 16:12:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 12:26:11.273947
• Title: A Graph Is More Than Its Nodes: Towards Structured Uncertainty-Aware Learning on Graphs
• Title（参考訳）: グラフはそのノード以上である:グラフ上の構造化不確実性認識学習に向けて
• Authors: Hans Hao-Hsun Hsu, Yuesong Shen, Daniel Cremers
• Abstract要約: 本稿では,エッジワイド・キャリブレーション・エラー(ECE)とアライアンス・ディスアグリーECEを新たに提案し,ノードワイド・セッティングを超えるグラフの不確実性推定の基準を提供する。 実験により,提案したエッジワイドメトリクスがノードワイズの結果を補完し,さらなる洞察を得ることが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.76175970328538
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current graph neural networks (GNNs) that tackle node classification on graphs tend to only focus on nodewise scores and are solely evaluated by nodewise metrics. This limits uncertainty estimation on graphs since nodewise marginals do not fully characterize the joint distribution given the graph structure. In this work, we propose novel edgewise metrics, namely the edgewise expected calibration error (ECE) and the agree/disagree ECEs, which provide criteria for uncertainty estimation on graphs beyond the nodewise setting. Our experiments demonstrate that the proposed edgewise metrics can complement the nodewise results and yield additional insights. Moreover, we show that GNN models which consider the structured prediction problem on graphs tend to have better uncertainty estimations, which illustrates the benefit of going beyond the nodewise setting.
• Abstract（参考訳）: グラフ上のノード分類に取り組む現在のグラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノードワイズスコアのみに着目し、ノードワイズメトリクスによってのみ評価される傾向にある。 これは、辺辺がグラフ構造を与えられたジョイント分布を完全に特徴付けるわけではないため、グラフ上の不確かさの推定を制限する。 本研究では,エッジワイドキャリブレーション誤差(ECE)とアライアンス/ディスアグリーECEという,ノードワイド設定以上のグラフの不確実性推定基準を提供する新しいエッジワイドメトリクスを提案する。 実験により,提案するエッジワイズメトリクスがノードワイズの結果を補完し,さらなる洞察を得ることができることを示した。 さらに,グラフ上の構造的予測問題を考慮したGNNモデルでは不確実性の推定が向上する傾向にあり,ノードワイド設定を超える利点が示される。

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