論文の概要: GDDA: Semantic OOD Detection on Graphs under Covariate Shift via Score-Based Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17526v1
• Date: Wed, 23 Oct 2024 03:05:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:55:25.073572
• Title: GDDA: Semantic OOD Detection on Graphs under Covariate Shift via Score-Based Diffusion Models
• Title（参考訳）: GDDA:スコアベース拡散モデルによる共変量シフト下のグラフ上の意味的OOD検出
• Authors: Zhixia He, Chen Zhao, Minglai Shao, Yujie Lin, Dong Li, Qin Tian,
• Abstract要約: アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出はグラフニューラルネットワーク(GNN)にとって大きな課題となる グラフ上の既存のOOD検出方法のほとんどは、主にテストデータドメイン内のインスタンスの識別に焦点を当てている。 本研究では,両タイプのシフトを同時に処理し,グラフ上でのOOD検出に新たな課題を提起する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.562907330207716
• License:
• Abstract: Out-of-distribution (OOD) detection poses a significant challenge for Graph Neural Networks (GNNs), particularly in open-world scenarios with varying distribution shifts. Most existing OOD detection methods on graphs primarily focus on identifying instances in test data domains caused by either semantic shifts (changes in data classes) or covariate shifts (changes in data features), while leaving the simultaneous occurrence of both distribution shifts under-explored. In this work, we address both types of shifts simultaneously and introduce a novel challenge for OOD detection on graphs: graph-level semantic OOD detection under covariate shift. In this scenario, variations between the training and test domains result from the concurrent presence of both covariate and semantic shifts, where only graphs associated with unknown classes are identified as OOD samples (OODs). To tackle this challenge, we propose a novel two-phase framework called Graph Disentangled Diffusion Augmentation (GDDA). The first phase focuses on disentangling graph representations into domain-invariant semantic factors and domain-specific style factors. In the second phase, we introduce a novel distribution-shift-controlled score-based generative diffusion model that generates latent factors outside the training semantic and style spaces. Additionally, auxiliary pseudo-in-distribution (InD) and pseudo-OOD graph representations are employed to enhance the effectiveness of the energy-based semantic OOD detector. Extensive empirical studies on three benchmark datasets demonstrate that our approach outperforms state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出はグラフニューラルネットワーク(GNN)、特に分散シフトの変化するオープンワールドシナリオにおいて大きな課題となる。 グラフ上の既存のOOD検出方法は、主にセマンティックシフト(データクラスの変更)またはコバリアレートシフト(データ機能の変更)によって引き起こされるテストデータドメイン内のインスタンスの特定に焦点が当てられている。 本研究では,両タイプのシフトを同時に処理し,グラフ上でのOOD検出に新たな課題を提起する。 このシナリオでは、トレーニングドメインとテストドメインのバリエーションは、未知のクラスに関連するグラフのみをOODサンプル(OOD)として識別する共変量シフトとセマンティックシフトの両方が同時に存在することから生じる。 この課題に対処するため,GDDA (Graph Disentangled Diffusion Augmentation) と呼ばれる新しい2段階のフレームワークを提案する。 第1フェーズでは、グラフ表現をドメイン不変のセマンティックファクタとドメイン固有スタイルファクタに分離することに焦点を当てている。 第2フェーズでは,学習意味やスタイル空間以外の潜在因子を生成する分散シフト制御スコアベース生成拡散モデルを導入する。 さらに、エネルギーベースセマンティックOOD検出器の有効性を高めるために、補助擬似分布(InD)と擬似OODグラフ表現を用いる。 3つのベンチマークデータセットに関する大規模な実証研究は、我々のアプローチが最先端のベースラインより優れていることを示している。

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