論文の概要: What Information Matters? Graph Out-of-Distribution Detection via Tri-Component Information Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.13032v2
• Date: Thu, 14 May 2026 02:41:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-15 15:19:49.911135
• Title: What Information Matters? Graph Out-of-Distribution Detection via Tri-Component Information Decomposition
• Title（参考訳）: 情報とは何か?三成分情報分解による分布検出のグラフ化
• Authors: Danny Wang, Ruihong Qiu, Zi Huang,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワークは、ノード分類に広く使用されているが、ノードの特徴やグラフ構造におけるアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)シフトに弱いままである。 TIDEは,情報を特徴特化,構造特化,結合コンポーネントに明示的に分解する,斬新で効果的な3成分情報分解フレームワークである。 7つのデータセットにわたる大規模な実験により、TIDEの有効性が確認され、強力なベースラインよりもFPR95が最大34%改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.08108046941572
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph neural networks are widely used for node classification, but they remain vulnerable to out-of-distribution (OOD) shifts in node features and graph structure. Prior work established that methods trained with standard supervised learning (SL) objectives tend to capture spurious signals from either features and/or structure, leaving the model fragile under distributional changes. To address this, we propose TIDE, a novel and effective Tri-Component Information Decomposition framework that explicitly decomposes information into feature-specific, structure-specific and joint components. TIDE aims to preserve only the label-relevant part of the joint information while filtering out spurious feature- and structure-specific information, thereby enhancing the separation between in-distribution (ID) and OOD nodes. Beyond the framework, we provide theoretical and empirical analyses showing that an information bottleneck objective is preferable to standard SL for graph OOD detection, with higher ID confidence and a greater entropy gap between ID and OOD data. Extensive experiments across seven datasets confirm the efficacy of TIDE, achieving up to a 34% improvement in FPR95 over strong baselines while maintaining competitive ID accuracy.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークは、ノード分類に広く使用されているが、ノードの特徴やグラフ構造におけるアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)シフトに弱いままである。 従来の研究は、標準教師あり学習(SL)の目的によって訓練された手法は、特徴や構造から刺激的な信号を捉える傾向があり、そのモデルが分散的な変化の下で脆弱であることを確立していた。 そこで本稿では,TIDEを提案する。TIDEは,情報を特徴固有,構造固有,結合コンポーネントに明示的に分解する,斬新で効果的な3成分情報分解フレームワークである。 TIDEは,突発的な特徴情報と構造固有の情報をフィルタリングしながら,関節情報のラベル関連部分のみを保存することを目的としており,これにより,分布内(ID)ノードとOODノードの分離が促進される。 このフレームワーク以外にも,情報ボトルネックの目的が標準SLよりも優先され,IDの信頼度が高く,IDとOODデータのエントロピーのギャップが大きいことを示す理論的,実証的な分析も提供する。 7つのデータセットにわたる大規模な実験により、TIDEの有効性が確認され、競合IDの精度を維持しながら、強力なベースラインよりも最大34%のFPR95の改善が達成された。

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