論文の概要: Graphs Generalization under Distribution Shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16334v1
• Date: Mon, 25 Mar 2024 00:15:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 16:26:58.802617
• Title: Graphs Generalization under Distribution Shifts
• Title（参考訳）: 分散シフト下におけるグラフの一般化
• Authors: Qin Tian, Wenjun Wang, Chen Zhao, Minglai Shao, Wang Zhang, Dong Li,
• Abstract要約: グラフ学習不変領域ジェネレーション(GLIDER)という新しいフレームワークを導入する。 本モデルでは,ノード特徴量と位相構造量の分布シフトを同時に行う場合,ノードレベルのOOD一般化に基づくベースライン手法よりも優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.963958151023732
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional machine learning methods heavily rely on the independent and identically distribution assumption, which imposes limitations when the test distribution deviates from the training distribution. To address this crucial issue, out-of-distribution (OOD) generalization, which aims to achieve satisfactory generalization performance when faced with unknown distribution shifts, has made a significant process. However, the OOD method for graph-structured data currently lacks clarity and remains relatively unexplored due to two primary challenges. Firstly, distribution shifts on graphs often occur simultaneously on node attributes and graph topology. Secondly, capturing invariant information amidst diverse distribution shifts proves to be a formidable challenge. To overcome these obstacles, in this paper, we introduce a novel framework, namely Graph Learning Invariant Domain genERation (GLIDER). The goal is to (1) diversify variations across domains by modeling the potential seen or unseen variations of attribute distribution and topological structure and (2) minimize the discrepancy of the variation in a representation space where the target is to predict semantic labels. Extensive experiment results indicate that our model outperforms baseline methods on node-level OOD generalization across domains in distribution shift on node features and topological structures simultaneously.
• Abstract（参考訳）: 従来の機械学習手法は独立分布と同一分布の仮定に大きく依存しており、テスト分布がトレーニング分布から逸脱した場合に制限が課される。 この重要な問題に対処するために、未知の分布シフトに直面した場合の良好な一般化性能を達成することを目的とした、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の一般化が重要なプロセスとなった。 しかし、グラフ構造化データに対するOOD法は、現在では明確性に欠けており、2つの主要な課題があるため、まだ探索されていない。 第一に、グラフ上の分布シフトはノード属性とグラフトポロジーで同時に発生することが多い。 第二に、多様な分布シフトの中で不変情報をキャプチャすることは、非常に難しい課題である。 本稿では,これらの障害を克服するために,グラフ学習不変領域ジェネレーション(GLIDER)という新しいフレームワークを導入する。 目的は,(1)属性分布やトポロジ構造をモデル化して,ドメイン間のバリエーションを多様化すること,(2)ターゲットがセマンティックラベルを予測しようとする表現空間における変化の相違を最小化することである。 大規模な実験結果から,本モデルはノード特徴量と位相構造量の分布シフトにおいて,領域間のノードレベルのOOD一般化のベースライン法よりも優れていたことが示唆された。

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