Fugu-MT 論文翻訳(概要): GLIP-OOD: Zero-Shot Graph OOD Detection with Foundation Model

論文の概要: GLIP-OOD: Zero-Shot Graph OOD Detection with Foundation Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21186v1
Date: Tue, 29 Apr 2025 21:42:54 GMT
ステータス: 情報取得中
システム内更新日: 2025-05-02 16:01:16.85163
Title: GLIP-OOD: Zero-Shot Graph OOD Detection with Foundation Model
Title（参考訳）: GLIP-OOD:基礎モデルによるゼロショットグラフOOD検出
Authors: Haoyan Xu, Zhengtao Yao, Xuzhi Zhang, Ziyi Wang, Langzhou He, Yushun Dong, Philip S. Yu, Mengyuan Li, Yue Zhao,
Abstract要約: アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、機械学習システムの安全性と信頼性を保証するために重要である。本研究では,グラフ基礎モデル(GFM)を利用したゼロショットグラフOOD検出の実現に向けた第一歩を踏み出す。 GLIP-OOD(GLIP-OOD)は,LLMを用いてラベルのないデータから意味的に意味のある擬似OODラベルを生成する新しいフレームワークである。提案手法は,完全ゼロショット設定でノードレベルグラフOOD検出を初めて実現し,4つのベンチマークテキスト分散グラフデータセットの最先端性能を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 43.848482407777766
License:
Abstract: Out-of-distribution (OOD) detection is critical for ensuring the safety and reliability of machine learning systems, particularly in dynamic and open-world environments. In the vision and text domains, zero-shot OOD detection - which requires no training on in-distribution (ID) data - has made significant progress through the use of large-scale pretrained models such as vision-language models (VLMs) and large language models (LLMs). However, zero-shot OOD detection in graph-structured data remains largely unexplored, primarily due to the challenges posed by complex relational structures and the absence of powerful, large-scale pretrained models for graphs. In this work, we take the first step toward enabling zero-shot graph OOD detection by leveraging a graph foundation model (GFM). We show that, when provided only with class label names, the GFM can perform OOD detection without any node-level supervision - outperforming existing supervised methods across multiple datasets. To address the more practical setting where OOD label names are unavailable, we introduce GLIP-OOD, a novel framework that employs LLMs to generate semantically informative pseudo-OOD labels from unlabeled data. These labels enable the GFM to capture nuanced semantic boundaries between ID and OOD classes and perform fine-grained OOD detection - without requiring any labeled nodes. Our approach is the first to enable node-level graph OOD detection in a fully zero-shot setting, and achieves state-of-the-art performance on four benchmark text-attributed graph datasets.
Abstract（参考訳）: アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、特に動的およびオープンな環境において、機械学習システムの安全性と信頼性を保証するために重要である。ビジョンドメインとテキストドメインでは、ゼロショットOOD検出(IDデータによるトレーニングを必要としない)は、視覚言語モデル(VLM)や大規模言語モデル(LLM)といった大規模事前訓練モデルを使用することで、大幅に進歩している。しかし、グラフ構造データにおけるゼロショット OOD の検出は、主に複雑な関係構造やグラフの大規模事前学習モデルがないために、ほとんど探索されていない。本研究では,グラフ基盤モデル(GFM)を活用することにより,ゼロショットグラフOOD検出の実現に向けた第一歩を踏み出す。クラスラベル名のみを提供すると、GFMはノードレベルの監視なしにOOD検出を実行でき、既存の教師付きメソッドを複数のデータセットで上回ることを示す。 OODラベルが利用できない、より実用的な状況に対処するため、ラベルなしデータから意味的に有意な擬似OODラベルを生成するLLMを用いた新しいフレームワークGLIP-OODを導入する。これらのラベルにより、GFMは、ラベル付きノードを必要とせずに、IDクラスとOODクラス間のニュアンスドセマンティックバウンダリをキャプチャし、きめ細かいOOD検出を行うことができる。提案手法は,完全ゼロショット設定でノードレベルグラフOOD検出を初めて実現し,4つのベンチマークテキスト分散グラフデータセットの最先端性能を実現する。

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