論文の概要: Structure-Aware Robustness Certificates for Graph Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11915v2
• Date: Sat, 24 Jun 2023 21:31:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 19:57:44.868086
• Title: Structure-Aware Robustness Certificates for Graph Classification
• Title（参考訳）: グラフ分類のための構造対応ロバスト性証明書
• Authors: Pierre Osselin, Henry Kenlay and Xiaowen Dong
• Abstract要約: グラフベースの機械学習モデルの堅牢性を証明することは、安全性にとって重要な課題である。 入力グラフ構造に異方性雑音分布を付加したランダムな平滑化法を開発した。 我々のプロセスは、分類器のための構造認識証明書を生成し、これにより、グラフの様々な事前定義された構造に対して、ロバスト性証明書の規模が変化することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.643197515573029
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Certifying the robustness of a graph-based machine learning model poses a critical challenge for safety. Current robustness certificates for graph classifiers guarantee output invariance with respect to the total number of node pair flips (edge addition or edge deletion), which amounts to an $l_{0}$ ball centred on the adjacency matrix. Although theoretically attractive, this type of isotropic structural noise can be too restrictive in practical scenarios where some node pairs are more critical than others in determining the classifier's output. The certificate, in this case, gives a pessimistic depiction of the robustness of the graph model. To tackle this issue, we develop a randomised smoothing method based on adding an anisotropic noise distribution to the input graph structure. We show that our process generates structural-aware certificates for our classifiers, whereby the magnitude of robustness certificates can vary across different pre-defined structures of the graph. We demonstrate the benefits of these certificates in both synthetic and real-world experiments.
• Abstract（参考訳）: グラフベースの機械学習モデルの堅牢性を証明することは、安全性にとって重要な課題である。 グラフ分類器の現在の堅牢性証明は、ノード対のフリップの総数(エッジ加算またはエッジ削除)に関して出力不変性を保証する。 理論的には魅力的ではあるが、そのような等方性構造ノイズは、いくつかのノード対が他のノードよりも重要な場合、分類器の出力を決定する場合に制限的すぎる可能性がある。 この場合、証明書はグラフモデルの堅牢性に関する悲観的な描写を与える。 この問題に対処するため,入力グラフ構造に異方性雑音分布を付加したランダムな平滑化手法を開発した。 我々のプロセスは、分類器のための構造認識証明書を生成し、これにより、グラフの様々な事前定義された構造に対して、ロバスト性証明書の規模が変化することを示す。 我々は,これらの証明書の利点を合成実験と実世界実験の両方で実証する。

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