論文の概要: Adaptive Branch Specialization in Spectral-Spatial Graph Neural Networks for Certified Robustness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08320v3
• Date: Fri, 01 Aug 2025 07:21:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-04 14:06:53.3845
• Title: Adaptive Branch Specialization in Spectral-Spatial Graph Neural Networks for Certified Robustness
• Title（参考訳）: 認証ロバスト性のためのスペクトル空間グラフニューラルネットワークの適応分岐スペシャライゼーション
• Authors: Yoonhyuk Choi, Jiho Choi, Chong-Kwon Kim,
• Abstract要約: 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)の各分岐を明示的に専門化する。 スペクトルネットワークは、l0エッジの摂動に耐え、ホモフィル構造を捉えるように訓練され、空間部分はリンフ摂動とヘテロフィルパターンに抵抗するように設計されている。 文脈対応ゲーティングネットワークは2つの表現を適応的に融合させ、各ノードのノードをより信頼性の高い分岐に動的にルーティングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2771631221674333
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent Graph Neural Networks (GNNs) combine spectral-spatial architectures for enhanced representation learning. However, limited attention has been paid to certified robustness, particularly regarding training strategies and underlying rationale. In this paper, we explicitly specialize each branch: the spectral network is trained to withstand l0 edge flips and capture homophilic structures, while the spatial part is designed to resist linf feature perturbations and heterophilic patterns. A context-aware gating network adaptively fuses the two representations, dynamically routing each node's prediction to the more reliable branch. This specialized adversarial training scheme uses branch-specific inner maximization (structure vs feature attacks) and a unified alignment objective. We provide theoretical guarantees: (i) expressivity of the gating mechanism beyond 1-WL, (ii) spectral-spatial frequency bias, and (iii) certified robustness with trade-off. Empirically, SpecSphere attains state-of-the-art node classification accuracy and offers tighter certified robustness on real-world benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 最近のグラフニューラルネットワーク(GNN)は、スペクトル空間アーキテクチャと拡張表現学習を組み合わせたものだ。 しかし、特に訓練戦略や根底にある根拠に関して、認証された堅牢性に限定的な注意が払われている。 本稿では,各枝の特殊化について述べる。スペクトルネットワークは,L0エッジフリップに耐え,ホモフィル構造を捉えるように訓練され,空間部はリンフの特徴摂動やヘテロフィルパターンに抵抗するように設計されている。 文脈対応ゲーティングネットワークは2つの表現を適応的に融合させ、各ノードの予測をより信頼性の高い分岐に動的にルーティングする。 この特殊対人訓練スキームは、枝特異的内的最大化(構造対特徴攻撃)と統一的アライメント目標を用いる。 私たちは理論的保証を与えます。 (i)1-WLを超えるゲーティング機構の表現性 (二)スペクトル-空間周波数バイアス、及び 三 トレードオフにより堅牢性を認定する。 経験的に、SpecSphereは最先端のノード分類精度を達成し、現実世界のベンチマークでより厳密な認証された堅牢性を提供する。

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