論文の概要: Learning on Graphs with Out-of-Distribution Nodes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06714v1
• Date: Sun, 13 Aug 2023 08:10:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-15 15:42:28.970180
• Title: Learning on Graphs with Out-of-Distribution Nodes
• Title（参考訳）: 分散ノードを用いたグラフの学習
• Authors: Yu Song and Donglin Wang
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ上で予測タスクを実行するための最先端モデルである。 この研究は、分散ノードによるグラフ学習の問題を定義する。 本稿では,異なるノード間の相互作用を明示的にモデル化する新しいGNNモデルであるOut-of-Distribution Graph Attention Network (OODGAT)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.141867473074264
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) are state-of-the-art models for performing prediction tasks on graphs. While existing GNNs have shown great performance on various tasks related to graphs, little attention has been paid to the scenario where out-of-distribution (OOD) nodes exist in the graph during training and inference. Borrowing the concept from CV and NLP, we define OOD nodes as nodes with labels unseen from the training set. Since a lot of networks are automatically constructed by programs, real-world graphs are often noisy and may contain nodes from unknown distributions. In this work, we define the problem of graph learning with out-of-distribution nodes. Specifically, we aim to accomplish two tasks: 1) detect nodes which do not belong to the known distribution and 2) classify the remaining nodes to be one of the known classes. We demonstrate that the connection patterns in graphs are informative for outlier detection, and propose Out-of-Distribution Graph Attention Network (OODGAT), a novel GNN model which explicitly models the interaction between different kinds of nodes and separate inliers from outliers during feature propagation. Extensive experiments show that OODGAT outperforms existing outlier detection methods by a large margin, while being better or comparable in terms of in-distribution classification.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ上で予測タスクを実行する最先端モデルである。 既存のGNNは、グラフに関連するさまざまなタスクにおいて、優れたパフォーマンスを示しているが、トレーニングや推論中に、OOD(out-of-distribution)ノードがグラフに存在するシナリオにはほとんど注目されていない。 CVとNLPの概念を借用し、OODノードをトレーニングセットから見えないラベルを持つノードとして定義する。 多くのネットワークはプログラムによって自動的に構築されるため、現実世界のグラフはしばしば騒がしく、未知の分布のノードを含む可能性がある。 本研究では,分散ノードを用いたグラフ学習の問題を定義する。 具体的には2つの課題を 達成することを目指しています 1) 既知の分布に属さないノードを検出し, 2) 残りのノードを既知のクラスの1つに分類する。 グラフ内の接続パターンが外れ値検出に有用であることを実証し,特徴伝搬中の異なるノード間の相互作用を明示的にモデル化する新しいGNNモデルであるOut-of-Distribution Graph Attention Network (OODGAT)を提案する。 大規模な実験により、OODGATは分布内分類の点で優れているか同等であると同時に、既存の異常検出方法よりも大きなマージンで優れていることが示された。

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