論文の概要: Energy-based Epistemic Uncertainty for Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04043v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 13:13:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 14:49:58.885127
• Title: Energy-based Epistemic Uncertainty for Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークにおけるエネルギーベースエピステマティック不確かさ
• Authors: Dominik Fuchsgruber, Tom Wollschläger, Stephan Günnemann,
• Abstract要約: 高品質な不確実性推定を提供するエネルギーベースモデル(EBM)を提案する。 我々は、エネルギー関数を正則化することにより、データ空間の可積分密度を確実に誘導する。 我々のフレームワークは、様々な分散シフトに敏感な事前学習GNNに適用可能な、シンプルで効果的なポストホック手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.52218144839666
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In domains with interdependent data, such as graphs, quantifying the epistemic uncertainty of a Graph Neural Network (GNN) is challenging as uncertainty can arise at different structural scales. Existing techniques neglect this issue or only distinguish between structure-aware and structure-agnostic uncertainty without combining them into a single measure. We propose GEBM, an energy-based model (EBM) that provides high-quality uncertainty estimates by aggregating energy at different structural levels that naturally arise from graph diffusion. In contrast to logit-based EBMs, we provably induce an integrable density in the data space by regularizing the energy function. We introduce an evidential interpretation of our EBM that significantly improves the predictive robustness of the GNN. Our framework is a simple and effective post hoc method applicable to any pre-trained GNN that is sensitive to various distribution shifts. It consistently achieves the best separation of in-distribution and out-of-distribution data on 6 out of 7 anomaly types while having the best average rank over shifts on \emph{all} datasets.
• Abstract（参考訳）: グラフのような相互依存データを持つ領域では、グラフニューラルネットワーク(GNN)の疫学的不確かさを定量化することは困難である。 既存の手法はこの問題を無視するか、あるいは1つの尺度に組み合わせることなく構造認識と構造認識の不確かさを区別するのみである。 我々は,グラフ拡散から自然に生じる異なる構造レベルでエネルギーを集約することにより,高品質な不確実性推定を提供するエネルギーベースモデル(EBM)であるGEBMを提案する。 ロジットベースのEMMとは対照的に、エネルギー関数を正則化することにより、データ空間の可積分密度を確実に誘導する。 我々は,GNNの予測ロバスト性を大幅に向上させるEMMの明確な解釈を導入する。 我々のフレームワークは、様々な分散シフトに敏感な事前学習GNNに適用可能な、シンプルで効果的なポストホック手法である。 7つの異常なタイプのうち6つについて、分布内と分布外データの最良の分離を一貫して達成すると同時に、 \emph{all}データセット上のシフトよりも平均的なランクが最良である。

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