論文の概要: Explaining and Adapting Graph Conditional Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03256v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 21:17:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 18:20:49.109298
• Title: Explaining and Adapting Graph Conditional Shift
• Title（参考訳）: グラフ条件シフトの説明と適応
• Authors: Qi Zhu, Yizhu Jiao, Natalia Ponomareva, Jiawei Han, Bryan Perozzi
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ構造化データに対して顕著な性能を示した。 最近の実証研究により、GNNは分布シフトに非常に敏感であることが示唆されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.532526595793364
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have shown remarkable performance on graph-structured data. However, recent empirical studies suggest that GNNs are very susceptible to distribution shift. There is still significant ambiguity about why graph-based models seem more vulnerable to these shifts. In this work we provide a thorough theoretical analysis on it by quantifying the magnitude of conditional shift between the input features and the output label. Our findings show that both graph heterophily and model architecture exacerbate conditional shifts, leading to performance degradation. To address this, we propose an approach that involves estimating and minimizing the conditional shift for unsupervised domain adaptation on graphs. In our controlled synthetic experiments, our algorithm demonstrates robustness towards distribution shift, resulting in up to 10% absolute ROC AUC improvement versus the second-best algorithm. Furthermore, comprehensive experiments on both node classification and graph classification show its robust performance under various distribution shifts.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)はグラフ構造化データに対して顕著な性能を示した。 しかし、最近の実証研究により、GNNは分布シフトに非常に敏感であることが示唆されている。 グラフベースのモデルがこれらのシフトに対して脆弱に見える理由については、いまだに曖昧さがある。 本研究では,入力特徴量と出力ラベルとの条件シフトの程度を定量化することにより,その理論解析を行う。 その結果,グラフのヘテロフィリとモデルアーキテクチャは条件シフトを悪化させ,性能劣化を招いた。 そこで本稿では,教師なし領域適応のための条件シフトを推定し,最小化する手法を提案する。 制御された合成実験において,本アルゴリズムは分布シフトに対するロバスト性を示し,最大10%のROC AUCの改善を実現した。 さらに,ノード分類とグラフ分類の両方に関する包括的実験により,分布シフトによるロバストな性能を示す。

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