論文の概要: CGRL: Causal-Guided Representation Learning for Graph Out-of-Distribution Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.24304v1
• Date: Wed, 25 Mar 2026 13:43:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-26 21:06:11.313374
• Title: CGRL: Causal-Guided Representation Learning for Graph Out-of-Distribution Generalization
• Title（参考訳）: CGRL: Graph Out-of-Distribution Generalizationのための因果指導型表現学習
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ関連タスクにおいて,優れたパフォーマンスを実現している。 GNNは、突発的な相関を学習する傾向があるため、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データの一般化に苦しむ。 ノード分類の本質から始まる因果グラフを定式化し、非因果経路をブロックするためのバックドア調整を採用し、理論的にはGNNのOOD一般化を改善するための下位境界を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7374153389097498
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have achieved impressive performance in graph-related tasks. However, they suffer from poor generalization on out-of-distribution (OOD) data, as they tend to learn spurious correlations. Such correlations present a phenomenon that GNNs fail to stably learn the mutual information between prediction representations and ground-truth labels under OOD settings. To address these challenges, we formulate a causal graph starting from the essence of node classification, adopt backdoor adjustment to block non-causal paths, and theoretically derive a lower bound for improving OOD generalization of GNNs. To materialize these insights, we further propose a novel approach integrating causal representation learning and a loss replacement strategy. The former captures node-level causal invariance and reconstructs graph posterior distribution. The latter introduces asymptotic losses of the same order to replace the original losses. Extensive experiments demonstrate the superiority of our method in OOD generalization and effectively alleviating the phenomenon of unstable mutual information learning.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ関連タスクにおいて,優れたパフォーマンスを実現している。 しかし、彼らは、急激な相関を学習する傾向があるため、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データの一般化に苦しむ。 このような相関関係は、GNNがOOD設定下で予測表現と接地トラストラベルの相互情報を安定的に学習できない現象を示す。 これらの課題に対処するために、ノード分類の本質から始まる因果グラフを定式化し、非因果経路をブロックするためのバックドア調整を採用し、理論的にはGNNのOOD一般化を改善するための下位境界を導出する。 これらの知見を具現化するために,因果表現学習と損失代替戦略を統合した新しいアプローチを提案する。 前者はノードレベルの因果不変性を捉え、グラフ後部分布を再構成する。 後者は、元の損失を置き換えるため、同じ順序で漸近的な損失をもたらす。 OOD一般化における本手法の優位性を実証し,不安定な相互情報学習の現象を効果的に緩和する実験を行った。

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