論文の概要: RoCP-GNN: Robust Conformal Prediction for Graph Neural Networks in Node-Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13825v2
- Date: Wed, 9 Oct 2024 06:54:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 05:15:13.456381
- Title: RoCP-GNN: Robust Conformal Prediction for Graph Neural Networks in Node-Classification
- Title（参考訳）: RoCP-GNN:ノード分類におけるグラフニューラルネットワークのロバストコンフォーマル予測
- Authors: S. Akansha,
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データの結果を予測する強力なツールとして登場した。
この問題に対処する一つの方法は、事前に定義された確率マージンを持つ真のラベルを含む予測セットを提供することである。
我々は,GNNに対するロバスト・コンフォーマル予測(RoCP-GNN)と呼ばれる新しい手法を提案する。
我々のアプローチはグラフベース半教師付き学習(SSL)の領域における予測の不確実性を定量化しながら、任意の予測的GNNモデルで結果を確実に予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have emerged as powerful tools for predicting outcomes in graph-structured data. However, a notable limitation of GNNs is their inability to provide robust uncertainty estimates, which undermines their reliability in contexts where errors are costly. One way to address this issue is by providing prediction sets that contain the true label with a predefined probability margin. Our approach builds upon conformal prediction (CP), a framework that promises to construct statistically robust prediction sets or intervals. There are two primary challenges: first, given dependent data like graphs, it is unclear whether the critical assumption in CP - exchangeability - still holds when applied to node classification. Second, even if the exchangeability assumption is valid for conformalized link prediction, we need to ensure high efficiency, i.e., the resulting prediction set or the interval length is small enough to provide useful information. In this article, we propose a novel approach termed Robust Conformal Prediction for GNNs (RoCP-GNN), which integrates conformal prediction (CP) directly into the GNN training process. This method generates prediction sets, instead of just point predictions, that are valid at a user-defined confidence level, assuming only exchangeability. Our approach robustly predicts outcomes with any predictive GNN model while quantifying the uncertainty in predictions within the realm of graph-based semi-supervised learning (SSL). Experimental results demonstrate that GNN models with size loss provide a statistically significant increase in performance. We validate our approach on standard graph benchmark datasets by coupling it with various state-of-the-art GNNs in node classification. The code will be made available after publication.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データの結果を予測する強力なツールとして登場した。
しかし、GNNの顕著な制限は、堅牢な不確実性推定を提供することができず、エラーがコストのかかる状況において信頼性を損なうことである。
この問題に対処する一つの方法は、事前に定義された確率マージンを持つ真のラベルを含む予測セットを提供することである。
我々の手法は、統計的に堅牢な予測セットや間隔を構築することを約束するフレームワークである共形予測(CP)に基づいている。
まず、グラフのような依存データを考えると、CPにおける重要な前提である交換可能性(交換可能性)がノード分類に適用されるかどうかは不明です。
第二に、もし交換可能性仮定が共形リンク予測に有効であるとしても、高い効率性を確保する必要がある。
本稿では、共形予測(CP)を直接GNNトレーニングプロセスに統合するRoCP-GNN(Roust Conformal Prediction for GNN)と呼ばれる新しいアプローチを提案する。
この方法は、単に点予測ではなく、ユーザ定義の信頼度レベルで有効である予測セットを生成し、交換可能性のみを仮定する。
提案手法は,グラフベース半教師付き学習(SSL)領域における予測の不確実性を定量化しながら,任意の予測的GNNモデルを用いて結果を確実に予測する。
実験により,GNNモデルのサイズ損失が統計的に有意な性能向上をもたらすことが示された。
ノード分類における様々な最先端のGNNと組み合わせることで,標準グラフベンチマークデータセットに対するアプローチを検証する。
コードは公開後に公開されます。
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