論文の概要: SGOOD: Substructure-enhanced Graph-Level Out-of-Distribution Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10237v2
• Date: Thu, 18 Jul 2024 06:12:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-20 00:02:04.565530
• Title: SGOOD: Substructure-enhanced Graph-Level Out-of-Distribution Detection
• Title（参考訳）: SGOOD: サブストラクチャ強化グラフレベルアウトオブディストリビューション検出
• Authors: Zhihao Ding, Jieming Shi, Shiqi Shen, Xuequn Shang, Jiannong Cao, Zhipeng Wang, Zhi Gong,
• Abstract要約: グラフレベルのOOD検出フレームワークであるSGOODを提案する。 我々は,IDグラフとOODグラフのサブ構造差が一般的であること,および,OOD検出に有効なタスク非依存のサブ構造を符号化する一連の手法を用いてSGOODを設計することを発見した。 多数のグラフデータセット上の11の競合相手に対する実験は、SGOODの優位性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.734411226834327
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph-level representation learning is important in a wide range of applications. Existing graph-level models are generally built on i.i.d. assumption for both training and testing graphs. However, in an open world, models can encounter out-of-distribution (OOD) testing graphs that are from different distributions unknown during training. A trustworthy model should be able to detect OOD graphs to avoid unreliable predictions, while producing accurate in-distribution (ID) predictions. To achieve this, we present SGOOD, a novel graph-level OOD detection framework. We find that substructure differences commonly exist between ID and OOD graphs, and design SGOOD with a series of techniques to encode task-agnostic substructures for effective OOD detection. Specifically, we build a super graph of substructures for every graph, and develop a two-level graph encoding pipeline that works on both original graphs and super graphs to obtain substructure-enhanced graph representations. We then devise substructure-preserving graph augmentation techniques to further capture more substructure semantics of ID graphs. Extensive experiments against 11 competitors on numerous graph datasets demonstrate the superiority of SGOOD, often surpassing existing methods by a significant margin. The code is available at https://github.com/TommyDzh/SGOOD.
• Abstract（参考訳）: グラフレベルの表現学習は幅広いアプリケーションにおいて重要である。 既存のグラフレベルのモデルは通常、トレーニングとテストの両方のグラフの仮定に基づいて構築される。 しかし、オープンな世界では、モデルはトレーニング中に未知の異なる分布から得られる、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)テストグラフに遭遇する可能性がある。 信頼できるモデルでは、信頼できない予測を避けるためにOODグラフを検出できると同時に、正確なID(In-distriion)予測を生成する必要がある。 そこで我々は,新しいグラフレベルのOOD検出フレームワークであるSGOODを提案する。 我々は,IDグラフとOODグラフのサブ構造差が一般的であること,および,OOD検出に有効なタスク非依存のサブ構造を符号化する一連の手法を用いてSGOODを設計することを発見した。 具体的には、各グラフのサブストラクチャのスーパーグラフを構築し、元のグラフとスーパーグラフの両方で動作する2レベルグラフ符号化パイプラインを開発し、サブストラクチャ強化グラフ表現を得る。 そこで我々は,IDグラフのサブ構造セマンティクスをさらに捉えるために,サブ構造保存グラフ拡張手法を考案した。 多数のグラフデータセット上の11の競合相手に対する大規模な実験は、SGOODの優位性を実証している。 コードはhttps://github.com/TommyDzh/SGOODで公開されている。

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