論文の概要: Uncertainty in Graph Neural Networks: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07185v1
• Date: Mon, 11 Mar 2024 21:54:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 23:33:54.433088
• Title: Uncertainty in Graph Neural Networks: A Survey
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークの不確実性に関する調査
• Authors: Fangxin Wang, Yuqing Liu, Kay Liu, Yibo Wang, Sourav Medya, Philip S. Yu
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々な現実世界のアプリケーションで広く使われている。 しかし、多様な情報源から生じるGNNの予測的不確実性は、不安定で誤った予測につながる可能性がある。 本調査は,不確実性の観点からGNNの概要を概観することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.63474656037679
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have been extensively used in various real-world applications. However, the predictive uncertainty of GNNs stemming from diverse sources such as inherent randomness in data and model training errors can lead to unstable and erroneous predictions. Therefore, identifying, quantifying, and utilizing uncertainty are essential to enhance the performance of the model for the downstream tasks as well as the reliability of the GNN predictions. This survey aims to provide a comprehensive overview of the GNNs from the perspective of uncertainty with an emphasis on its integration in graph learning. We compare and summarize existing graph uncertainty theory and methods, alongside the corresponding downstream tasks. Thereby, we bridge the gap between theory and practice, meanwhile connecting different GNN communities. Moreover, our work provides valuable insights into promising directions in this field.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々な現実世界のアプリケーションで広く使われている。 しかし、GNNの予測の不確実性は、データ固有のランダム性やモデルトレーニングエラーなど様々な情報源から生じるため、不安定で誤った予測につながる可能性がある。 したがって,下流タスクのモデルの性能向上とgnn予測の信頼性向上には,不確かさの同定,定量化,活用が不可欠である。 本調査は,不確実性の観点からGNNの総合的な概要を提供し,グラフ学習への統合を重視した。 既存のグラフ不確実性理論と手法と、対応する下流タスクを比較して要約する。 これにより、理論と実践のギャップを埋め、異なるGNNコミュニティを接続する。 さらに我々の研究は、この分野の有望な方向性に対する貴重な洞察を提供します。

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