論文の概要: Variational Graph Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.01699v1
• Date: Wed, 02 Jul 2025 13:28:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:23:00.257124
• Title: Variational Graph Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 変分グラフ畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Illia Oleksiienko, Juho Kanniainen, Alexandros Iosifidis,
• Abstract要約: 不確実性は、グラフ畳み込みネットワークの説明可能性を改善するのに役立つ。 不確実性は、モデルの結果を検証するために重要なアプリケーションでも使用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.67088029389764
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Estimation of model uncertainty can help improve the explainability of Graph Convolutional Networks and the accuracy of the models at the same time. Uncertainty can also be used in critical applications to verify the results of the model by an expert or additional models. In this paper, we propose Variational Neural Network versions of spatial and spatio-temporal Graph Convolutional Networks. We estimate uncertainty in both outputs and layer-wise attentions of the models, which has the potential for improving model explainability. We showcase the benefits of these models in the social trading analysis and the skeleton-based human action recognition tasks on the Finnish board membership, NTU-60, NTU-120 and Kinetics datasets, where we show improvement in model accuracy in addition to estimated model uncertainties.
• Abstract（参考訳）: モデルの不確実性の推定は、グラフ畳み込みネットワークの説明可能性とモデルの精度を同時に向上させるのに役立つ。 不確実性は、専門家または追加のモデルによってモデルの結果を検証するために、クリティカルなアプリケーションでも使用することができる。 本稿では,空間的および時空間的なグラフ畳み込みネットワークの変分ニューラルネットワークバージョンを提案する。 我々は、モデル説明可能性を改善する可能性を持つモデルの出力と層的注意の両方において不確実性を推定する。 我々は,これらのモデルがフィンランドのボードメンバーシップ,NTU-60,NTU-120,Kineeticsデータセット上で,社会的取引分析および骨格に基づく人体行動認識タスクにおいて有益であることを示す。

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