論文の概要: Generative Risk Minimization for Out-of-Distribution Generalization on Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07968v1
- Date: Tue, 11 Feb 2025 21:24:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-13 13:49:51.563317
- Title: Generative Risk Minimization for Out-of-Distribution Generalization on Graphs
- Title（参考訳）: グラフのアウト・オブ・ディストリビューション一般化のための生成的リスク最小化
- Authors: Song Wang, Zhen Tan, Yaochen Zhu, Chuxu Zhang, Jundong Li,
- Abstract要約: 本稿では,抽出ではなく,各入力グラフの不変部分グラフを生成するために,GRM (Generative Risk Minimization) という革新的なフレームワークを提案する。
我々は,ノードレベルのOOD一般化とグラフレベルのOOD一般化のために,さまざまな実世界のグラフデータセットに対して広範な実験を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.48583448654522
- License:
- Abstract: Out-of-distribution (OOD) generalization on graphs aims at dealing with scenarios where the test graph distribution differs from the training graph distributions. Compared to i.i.d. data like images, the OOD generalization problem on graph-structured data remains challenging due to the non-i.i.d. property and complex structural information on graphs. Recently, several works on graph OOD generalization have explored extracting invariant subgraphs that share crucial classification information across different distributions. Nevertheless, such a strategy could be suboptimal for entirely capturing the invariant information, as the extraction of discrete structures could potentially lead to the loss of invariant information or the involvement of spurious information. In this paper, we propose an innovative framework, named Generative Risk Minimization (GRM), designed to generate an invariant subgraph for each input graph to be classified, instead of extraction. To address the challenge of optimization in the absence of optimal invariant subgraphs (i.e., ground truths), we derive a tractable form of the proposed GRM objective by introducing a latent causal variable, and its effectiveness is validated by our theoretical analysis. We further conduct extensive experiments across a variety of real-world graph datasets for both node-level and graph-level OOD generalization, and the results demonstrate the superiority of our framework GRM.
- Abstract（参考訳）: グラフのアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)一般化は、テストグラフ分布とトレーニンググラフ分布が異なるシナリオを扱うことを目的としている。
画像のようなi.d.データと比較すると、非i.d.特性とグラフ上の複雑な構造情報のために、OODのグラフ構造化データの一般化問題は依然として困難である。
近年、OOD一般化に関するいくつかの研究が、異なる分布にまたがる重要な分類情報を共有する不変部分グラフの抽出を探求している。
しかし、そのような戦略は不変情報の完全捕捉に最適であり、離散構造の抽出は不変情報の喪失や急激な情報の関与につながる可能性がある。
本稿では,抽出ではなく,各入力グラフの不変部分グラフを生成するために設計された,ジェネレーティブリスク最小化(GRM)という,革新的なフレームワークを提案する。
最適不変部分グラフ(すなわち基底真理)の欠如による最適化の課題に対処するため,提案したGRM目標の抽出可能な形式を潜在因果変数を導入して導出し,その有効性を理論的解析により検証した。
さらに、ノードレベルおよびグラフレベルのOOD一般化のための様々な実世界のグラフデータセットに対して広範な実験を行い、その結果、我々のフレームワーク GRM の優位性を実証した。
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