論文の概要: Few-Shot Causal Representation Learning for Out-of-Distribution
Generalization on Heterogeneous Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03597v1
- Date: Sun, 7 Jan 2024 22:47:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-09 18:01:02.482715
- Title: Few-Shot Causal Representation Learning for Out-of-Distribution
Generalization on Heterogeneous Graphs
- Title（参考訳）: 不均一グラフ上の分布外一般化のためのFew-Shot Causal Representation Learning
- Authors: Pengfei Ding and Yan Wang and Guanfeng Liu and Nan Wang
- Abstract要約: ヘテロジニアスグラフ(HGs)におけるラベル空間性問題に対処するヘテロジニアスグラフスショットラーニング(HGFL)が開発されている。
本稿では,新しい因果OOD不均質グラフFew-shot学習モデル,すなわちCOHFを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.68955179092734
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Heterogeneous graph few-shot learning (HGFL) has been developed to address
the label sparsity issue in heterogeneous graphs (HGs), which consist of
various types of nodes and edges. The core concept of HGFL is to extract
knowledge from rich-labeled classes in a source HG, transfer this knowledge to
a target HG to facilitate learning new classes with few-labeled training data,
and finally make predictions on unlabeled testing data. Existing methods
typically assume that the source HG, training data, and testing data all share
the same distribution. However, in practice, distribution shifts among these
three types of data are inevitable due to two reasons: (1) the limited
availability of the source HG that matches the target HG distribution, and (2)
the unpredictable data generation mechanism of the target HG. Such distribution
shifts result in ineffective knowledge transfer and poor learning performance
in existing methods, thereby leading to a novel problem of out-of-distribution
(OOD) generalization in HGFL. To address this challenging problem, we propose a
novel Causal OOD Heterogeneous graph Few-shot learning model, namely COHF. In
COHF, we first characterize distribution shifts in HGs with a structural causal
model, establishing an invariance principle for OOD generalization in HGFL.
Then, following this invariance principle, we propose a new variational
autoencoder-based heterogeneous graph neural network to mitigate the impact of
distribution shifts. Finally, by integrating this network with a novel
meta-learning framework, COHF effectively transfers knowledge to the target HG
to predict new classes with few-labeled data. Extensive experiments on seven
real-world datasets have demonstrated the superior performance of COHF over the
state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: Heterogeneous graph few-shot Learning (HGFL) は、様々な種類のノードとエッジから構成されるヘテロジニアスグラフ(HG)のラベル空間問題に対処するために開発された。
HGFLの中核的な概念は、ソースHGのリッチラベルされたクラスから知識を抽出し、この知識をターゲットHGに転送して、少数のラベル付きトレーニングデータで新しいクラスを学習し、最終的にラベル付きテストデータで予測することである。
既存の手法では、ソースHG、トレーニングデータ、テストデータがすべて同じ分布を共有していると仮定する。
しかし、実際には、(1)対象のHG分布と一致するソースHGの限られた可用性、(2)対象のHGの予測不能なデータ生成機構の2つの理由により、これらの3種類のデータ間の分散シフトは避けられない。
このような分布シフトは,既存の手法では非効率な知識伝達と学習性能の低下をもたらすため,HGFLにおけるアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の一般化という新たな問題に繋がる。
この課題に対処するため、我々はCausal OOD Heterogeneous graph Few-shot Learning Model、すなわちCOHFを提案する。
COHFでは、構造因果モデルを用いてHGの分布シフトを初めて特徴づけ、HGFLにおけるOOD一般化の不変原理を確立する。
次に,この不変性原理に従い,分散シフトの影響を軽減するために,変分オートエンコーダに基づく不均一グラフニューラルネットワークを提案する。
最後に、このネットワークを新しいメタ学習フレームワークに統合することにより、COHFはターゲットHGに知識を効果的に伝達し、ラベルの少ないデータで新しいクラスを予測する。
7つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、最先端の手法よりもCOHFの優れた性能を示している。
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