論文の概要: Enhancing Distribution and Label Consistency for Graph Out-of-Distribution Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04102v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 19:19:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 14:56:41.486607
• Title: Enhancing Distribution and Label Consistency for Graph Out-of-Distribution Generalization
• Title（参考訳）: グラフアウトオブディストリビューション一般化のための分布とラベルの一貫性の強化
• Authors: Song Wang, Xiaodong Yang, Rashidul Islam, Huiyuan Chen, Minghua Xu, Jundong Li, Yiwei Cai,
• Abstract要約: グラフOOD一般化のための2種類の一貫性向上を目的とした革新的なアプローチを導入する。 拡張グラフでは,ラベル-グラフ関係の整合性を損なうことなく,トレーニングデータを充実させる。 我々は、他の最先端のベースラインよりもフレームワークの優位性を示すために、現実世界のデータセットに関する広範な実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.84955654481374
• License:
• Abstract: To deal with distribution shifts in graph data, various graph out-of-distribution (OOD) generalization techniques have been recently proposed. These methods often employ a two-step strategy that first creates augmented environments and subsequently identifies invariant subgraphs to improve generalizability. Nevertheless, this approach could be suboptimal from the perspective of consistency. First, the process of augmenting environments by altering the graphs while preserving labels may lead to graphs that are not realistic or meaningfully related to the origin distribution, thus lacking distribution consistency. Second, the extracted subgraphs are obtained from directly modifying graphs, and may not necessarily maintain a consistent predictive relationship with their labels, thereby impacting label consistency. In response to these challenges, we introduce an innovative approach that aims to enhance these two types of consistency for graph OOD generalization. We propose a modifier to obtain both augmented and invariant graphs in a unified manner. With the augmented graphs, we enrich the training data without compromising the integrity of label-graph relationships. The label consistency enhancement in our framework further preserves the supervision information in the invariant graph. We conduct extensive experiments on real-world datasets to demonstrate the superiority of our framework over other state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: グラフデータの分布変化に対処するため、近年、様々なグラフアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)一般化技術が提案されている。 これらの手法は、まず拡張環境を作成し、その後一般化性を改善するために不変部分グラフを識別する2段階戦略を用いることが多い。 それでも、このアプローチは一貫性の観点からは最適ではないかもしれない。 第一に、ラベルを保存しながらグラフを変更して環境を拡大するプロセスは、元の分布と現実的あるいは有意義に関係しないグラフにつながり、分布の整合性が欠如する可能性がある。 第2に、抽出した部分グラフはグラフを直接修正することによって得られるもので、必ずしもラベルとの一貫性のある予測関係を維持できないため、ラベルの一貫性に影響を及ぼす可能性がある。 これらの課題に応えて,グラフOOD一般化のための2種類の一貫性を高めることを目的とした,革新的なアプローチを導入する。 拡張グラフと不変グラフの両方を統一的に取得する修飾器を提案する。 拡張グラフでは,ラベル-グラフ関係の整合性を損なうことなく,トレーニングデータを充実させる。 我々のフレームワークにおけるラベル一貫性の強化は、不変グラフの監視情報をさらに保存する。 我々は、他の最先端のベースラインよりもフレームワークの優位性を示すために、現実世界のデータセットに関する広範な実験を行う。

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