論文の概要: Adversarial Causal Augmentation for Graph Covariate Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02843v1
• Date: Sat, 5 Nov 2022 07:55:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 17:57:58.649901
• Title: Adversarial Causal Augmentation for Graph Covariate Shift
• Title（参考訳）: グラフ共変量シフトの逆因果拡張
• Authors: Yongduo Sui, Xiang Wang, Jiancan Wu, An Zhang, Xiangnan He
• Abstract要約: 我々は、因果的特徴はデータの安定なサブ構造であり、OOD一般化において重要な役割を担っていると論じる。 グラフ不変学習とデータ拡張の既存の戦略は、限られた環境や不安定な因果的特徴に悩まされている。 本稿では,AdvCA(Adversarial Causal Augmentation)というグラフ拡張戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.79119780818678
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Out-of-distribution (OOD) generalization on graphs is drawing widespread attention. However, existing efforts mainly focus on the OOD issue of correlation shift. While another type, covariate shift, remains largely unexplored but is the focus of this work. From a data generation view, causal features are stable substructures in data, which play key roles in OOD generalization. While their complementary parts, environments, are unstable features that often lead to various distribution shifts. Correlation shift establishes spurious statistical correlations between environments and labels. In contrast, covariate shift means that there exist unseen environmental features in test data. Existing strategies of graph invariant learning and data augmentation suffer from limited environments or unstable causal features, which greatly limits their generalization ability on covariate shift. In view of that, we propose a novel graph augmentation strategy: Adversarial Causal Augmentation (AdvCA), to alleviate the covariate shift. Specifically, it adversarially augments the data to explore diverse distributions of the environments. Meanwhile, it keeps the causal features invariant across diverse environments. It maintains the environmental diversity while ensuring the invariance of the causal features, thereby effectively alleviating the covariate shift. Extensive experimental results with in-depth analyses demonstrate that AdvCA can outperform 14 baselines on synthetic and real-world datasets with various covariate shifts.
• Abstract（参考訳）: グラフのアウト・オブ・ディストリビューション(ood)一般化は広く注目を集めている。 しかし、既存の取り組みは主に相関シフトのOOD問題に焦点を当てている。 別のタイプの共変量シフトは、ほとんど探索されていないが、この研究の焦点である。 データ生成の観点からは、因果的特徴はデータの安定したサブ構造であり、OOD一般化において重要な役割を果たす。 相補的な部分、環境は不安定な特徴であり、しばしば様々な分布シフトを引き起こす。 相関シフトは環境とラベルの間の急激な統計的相関を確立する。 対照的に、共変量シフトはテストデータに見えない環境特性が存在することを意味する。 グラフ不変学習とデータ拡張の既存の戦略は、限られた環境や不安定な因果的特徴に悩まされており、共変量シフトにおける一般化能力を著しく制限している。 そこで我々は,共変量シフトを軽減するために,新たなグラフ拡張戦略であるAdvCAを提案する。 具体的には、さまざまな環境分布を探索するためにデータを逆向きに拡張する。 一方、多様な環境にまたがる因果的特徴は不変である。 因果的特徴のばらつきを確保しつつ環境多様性を維持し、これにより共変量シフトを効果的に緩和する。 詳細な分析による大規模な実験結果から、AdvCAは様々な共変量シフトを持つ合成および実世界のデータセットで14のベースラインを上回り得ることが示された。

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