論文の概要: Structural Alignment Improves Graph Test-Time Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18334v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 16:26:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:21:41.492186
• Title: Structural Alignment Improves Graph Test-Time Adaptation
• Title（参考訳）: グラフテスト時間適応を改善した構造アライメント
• Authors: Hans Hao-Hsun Hsu, Shikun Liu, Han Zhao, Pan Li,
• Abstract要約: グラフに基づく学習は、リコメンデーションから不正検出、粒子物理学まで、領域で顕著な成功を収めた。 分散シフトが発生すると、特にネットワーク接続やインタラクションパターンの変化に関わることを一般化するのに苦労することが多い。 このようなシフトを軽減するために設計された既存のアプローチは、典型的にはソースデータへの完全なアクセスで再トレーニングする必要がある。 本稿では,GTTA(Graph Test-Time Adaptation)のためのテスト時構造アライメント(TSA)アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.564393890432193
• License:
• Abstract: Graph-based learning has achieved remarkable success in domains ranging from recommendation to fraud detection and particle physics by effectively capturing underlying interaction patterns. However, it often struggles to generalize when distribution shifts occur, particularly those involving changes in network connectivity or interaction patterns. Existing approaches designed to mitigate such shifts typically require retraining with full access to source data, rendering them infeasible under strict computational or privacy constraints. To address this limitation, we propose a test-time structural alignment (TSA) algorithm for Graph Test-Time Adaptation (GTTA), a novel method that aligns graph structures during inference without revisiting the source domain. Built upon a theoretically grounded treatment of graph data distribution shifts, TSA integrates three key strategies: an uncertainty-aware neighborhood weighting that accommodates structure shifts, an adaptive balancing of self-node and neighborhood-aggregated representations driven by node representations' signal-to-noise ratio, and a decision boundary refinement that corrects remaining label and feature shifts. Extensive experiments on synthetic and real-world datasets demonstrate that TSA can consistently outperform both non-graph TTA methods and state-of-the-art GTTA baselines.
• Abstract（参考訳）: グラフベースの学習は、基礎となる相互作用パターンを効果的にキャプチャすることで、推奨から不正検出、粒子物理学まで、領域において顕著な成功を収めた。 しかし、特にネットワーク接続やインタラクションパターンの変更に伴う分散シフトが発生すると、一般化に苦慮することが多い。 このようなシフトを軽減するために設計された既存のアプローチは、典型的にはソースデータへの完全なアクセスで再トレーニングする必要がある。 この制限に対処するため,グラフテスト時間適応(GTTA)のためのテスト時間構造アライメント(TSA)アルゴリズムを提案する。 TSAは、グラフデータの分散シフトを理論的に基礎として、構造シフトに対応する不確実性を考慮した近傍重み付け、ノード表現の信号-雑音比によって駆動される自己ノードと近傍集約表現の適応的バランス、残ラベルと特徴シフトを補正する決定境界改善の3つの主要な戦略を統合する。 合成および実世界のデータセットに関する大規模な実験は、TSAが非グラフTTA法と最先端GTTAベースラインの両方を一貫して上回ることを示した。

関連論文リスト

• Smoothness Really Matters: A Simple Yet Effective Approach for Unsupervised Graph Domain Adaptation [28.214010408550394]
  Unsupervised Graph Domain Adaptation (UGDA)は、ラベル付きソースグラフからの知識をラベル付きターゲットグラフに転送することで、ドメイン間の分散シフトをブリッジする。 TDSS(Target-Domain Structure Smoothing)と呼ばれるUGDAのための新しいアプローチを提案する。 TDSSは、ターゲットグラフ上で直接構造的滑らか化を行うための、シンプルで効果的な方法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-16T10:56:58Z)
• Matcha: Mitigating Graph Structure Shifts with Test-Time Adaptation [66.40525136929398]
  テスト時間適応(TTA)は、ソースドメインに再アクセスすることなく、トレーニング済みのモデルをターゲットドメインに適応できる能力によって注目を集めている。 グラフの構造シフトへの効果的かつ効率的な適応を目的とした,革新的なフレームワークであるMatchaを提案する。 合成と実世界の両方のデータセットに対するMatchaの有効性を検証し、構造と属性シフトの様々な組み合わせにおける頑健さを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-09T15:15:40Z)
• A Pure Transformer Pretraining Framework on Text-attributed Graphs [50.833130854272774]
  グラフ構造を先行として扱うことで,特徴中心の事前学習の視点を導入する。 我々のフレームワークであるGraph Sequence Pretraining with Transformer (GSPT)はランダムウォークを通してノードコンテキストをサンプリングする。 GSPTはノード分類とリンク予測の両方に容易に適応でき、様々なデータセットで有望な経験的成功を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T22:30:08Z)
• Topology-Aware Dynamic Reweighting for Distribution Shifts on Graph [24.44321658238713]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード分類タスクに広く使用されているが、トレーニングやテストノードが異なるディストリビューションから来ると、一般化に失敗することが多い。 トレーニング中にWasserstein空間の勾配流を通じて標本重量を動的に調整するTopology-Aware Dynamic Reweighting (TAR) フレームワークを導入する。 フレームワークの優位性は、4つのグラフOODデータセットと3つのクラス不均衡ノード分類データセットの標準テストによって実証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-03T07:32:05Z)
• Pairwise Alignment Improves Graph Domain Adaptation [16.626928606474173]
  この研究は、グラフデータ上の分散シフトのユニークな複雑さに対処するために、グラフドメイン適応(GDA)に注力する。 本稿では,グラフ構造変化に対応する新しい理論的手法であるペアワイズアライメント(ペアワイズアライメント)を提案する。 提案手法は,ソーシャルネットワークの領域シフトを伴うノード分類を含む実世界のアプリケーションにおいて,優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-02T04:31:28Z)
• Generalized Face Forgery Detection via Adaptive Learning for Pre-trained Vision Transformer [54.32283739486781]
  適応学習パラダイムの下で,textbfForgery-aware textbfAdaptive textbfVision textbfTransformer(FA-ViT)を提案する。 FA-ViTは、クロスデータセット評価において、Celeb-DFおよびDFDCデータセット上で93.83%と78.32%のAUCスコアを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-20T06:51:11Z)
• BOURNE: Bootstrapped Self-supervised Learning Framework for Unified Graph Anomaly Detection [50.26074811655596]
  自己指導型自己学習(BOURNE)に基づく新しい統合グラフ異常検出フレームワークを提案する。 ノードとエッジ間のコンテキスト埋め込みを交換することで、ノードとエッジの異常を相互に検出できる。 BOURNEは、負のサンプリングを必要としないため、大きなグラフを扱う際の効率を高めることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-28T00:44:57Z)
• Structural Re-weighting Improves Graph Domain Adaptation [13.019371337183202]
  本研究は,グラフ構造やノード属性による分散シフトの影響について検討する。 構造再重み付け(StruRW)と呼ばれる新しい手法がこの問題に対処するために提案され、合成グラフ、ベンチマークデータセット4つ、高エネルギー物理学における新しい応用についてテストされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-05T20:11:30Z)
• Counterfactual Intervention Feature Transfer for Visible-Infrared Person Re-identification [69.45543438974963]
  視覚赤外人物再識別タスク(VI-ReID)におけるグラフベースの手法は,2つの問題により,悪い一般化に悩まされている。 十分に訓練された入力特徴は、グラフトポロジーの学習を弱め、推論過程において十分に一般化されない。 本稿では,これらの問題に対処するためのCIFT法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-01T16:15:31Z)
• Interpolation-based Correlation Reduction Network for Semi-Supervised Graph Learning [49.94816548023729]
  補間型相関低減ネットワーク(ICRN)と呼ばれる新しいグラフコントラスト学習手法を提案する。 提案手法では,決定境界のマージンを大きくすることで,潜在特徴の識別能力を向上させる。 この2つの設定を組み合わせることで、豊富なラベル付きノードと稀に価値あるラベル付きノードから豊富な監視情報を抽出し、離散表現学習を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-06T14:26:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。