論文の概要: Similarity-Navigated Conformal Prediction for Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14303v2
• Date: Sat, 04 Jan 2025 01:31:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:02:43.013966
• Title: Similarity-Navigated Conformal Prediction for Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークの類似性を考慮した共形予測
• Authors: Jianqing Song, Jianguo Huang, Wenyu Jiang, Baoming Zhang, Shuangjie Li, Chongjun Wang,
• Abstract要約: 我々はSNAPS(Simisity-Navigated Adaptive Prediction Sets)という新しいアルゴリズムを提案する。 SNAPSは特徴類似性と構造近傍に基づく非整合スコアを集約する。 コンパクトな予測セットを生成し、シングルトンヒット比を増大させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.318857043484474
• License:
• Abstract: Graph Neural Networks have achieved remarkable accuracy in semi-supervised node classification tasks. However, these results lack reliable uncertainty estimates. Conformal prediction methods provide a theoretical guarantee for node classification tasks, ensuring that the conformal prediction set contains the ground-truth label with a desired probability (e.g., 95%). In this paper, we empirically show that for each node, aggregating the non-conformity scores of nodes with the same label can improve the efficiency of conformal prediction sets while maintaining valid marginal coverage. This observation motivates us to propose a novel algorithm named Similarity-Navigated Adaptive Prediction Sets (SNAPS), which aggregates the non-conformity scores based on feature similarity and structural neighborhood. The key idea behind SNAPS is that nodes with high feature similarity or direct connections tend to have the same label. By incorporating adaptive similar nodes information, SNAPS can generate compact prediction sets and increase the singleton hit ratio (correct prediction sets of size one). Moreover, we theoretically provide a finite-sample coverage guarantee of SNAPS. Extensive experiments demonstrate the superiority of SNAPS, improving the efficiency of prediction sets and singleton hit ratio while maintaining valid coverage.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークは、半教師付きノード分類タスクにおいて顕著な精度を達成した。 しかし、これらの結果は信頼性のある不確実性評価を欠いている。 コンフォーマル予測法は、ノード分類タスクの理論的保証を提供し、コンフォーマル予測セットが所望の確率 (eg , 95%) を持つ基底トラスラベルを含むことを保証する。 本稿では,各ノードに対して,同じラベルを持つノードの非整合性スコアを集約することにより,有効範囲のカバレッジを維持しつつ,共形予測セットの効率を向上させることを実証的に示す。 本研究の目的は,特徴類似性と構造近傍に基づく非整合性スコアを集約するSNAPS(Simisity-Navigated Adaptive Prediction Sets)というアルゴリズムを提案することである。 SNAPSの背景にある重要な考え方は、高い特徴の類似性や直接接続を持つノードは、同じラベルを持つ傾向があるということだ。 適応的な類似ノード情報を組み込むことで、SNAPSはコンパクトな予測セットを生成し、シングルトンヒット比(サイズ1の正しい予測セット)を増大させることができる。 さらに,理論上,SNAPSの有限サンプルカバレッジを保証する。 大規模な実験は、SNAPSの優位性を実証し、有効範囲を維持しつつ予測セットの効率とシングルトンヒット比を改善した。

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