論文の概要: DeCaf: A Causal Decoupling Framework for OOD Generalization on Node Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20295v1
• Date: Sun, 27 Oct 2024 00:22:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:21:46.669740
• Title: DeCaf: A Causal Decoupling Framework for OOD Generalization on Node Classification
• Title（参考訳）: DeCaf: ノード分類によるOOD一般化のための因果分解フレームワーク
• Authors: Xiaoxue Han, Huzefa Rangwala, Yue Ning,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、分散シフトの影響を受けやすいため、クリティカルドメインの脆弱性やセキュリティ上の問題が発生する。 不変(機能、構造)-ラベルマッピングの学習を目標とする既存の方法は、データ生成プロセスに関する過度に単純化された仮定に依存することが多い。 構造因果モデル(SCM)を用いたより現実的なグラフデータ生成モデルを提案する。 本稿では,非バイアスな特徴ラベルと構造ラベルのマッピングを独立に学習する,カジュアルなデカップリングフレームワークDeCafを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.96980804513399
• License:
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) are susceptible to distribution shifts, creating vulnerability and security issues in critical domains. There is a pressing need to enhance the generalizability of GNNs on out-of-distribution (OOD) test data. Existing methods that target learning an invariant (feature, structure)-label mapping often depend on oversimplified assumptions about the data generation process, which do not adequately reflect the actual dynamics of distribution shifts in graphs. In this paper, we introduce a more realistic graph data generation model using Structural Causal Models (SCMs), allowing us to redefine distribution shifts by pinpointing their origins within the generation process. Building on this, we propose a casual decoupling framework, DeCaf, that independently learns unbiased feature-label and structure-label mappings. We provide a detailed theoretical framework that shows how our approach can effectively mitigate the impact of various distribution shifts. We evaluate DeCaf across both real-world and synthetic datasets that demonstrate different patterns of shifts, confirming its efficacy in enhancing the generalizability of GNNs.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、分散シフトの影響を受けやすいため、クリティカルドメインの脆弱性やセキュリティ上の問題が発生する。 オフ・オブ・ディストリビューション(OOD)テストデータにおけるGNNの一般化性を高める必要性が高まっている。 不変(機能、構造)-ラベルマッピングの学習を目標とする既存の手法は、しばしばデータ生成プロセスに関する過度に単純化された仮定に依存し、グラフにおける分布シフトの実際のダイナミクスを適切に反映しない。 本稿では,構造因果モデル(Structure Causal Models, SCM)を用いたより現実的なグラフデータ生成モデルを提案する。 そこで我々は,非バイアスな特徴ラベルと構造ラベルのマッピングを独立に学習する,カジュアルなデカップリングフレームワークであるDeCafを提案する。 我々は、我々のアプローチが様々な分布シフトの影響を効果的に緩和する方法を示す詳細な理論的枠組みを提供する。 実世界のデータセットと合成データセットの両方でDeCafを評価し,GNNの一般化性を高める効果を確認した。

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