Jan, 2022

面向带有稀疏标签噪声图的鲁棒图神经网络

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TL;DR本篇论文研究如何开发一种具有噪声图和有限标记节点的噪声阻抗图神经网络，通过采用噪声边作为监督来学习去噪和密集图的新框架，并利用生成的边来规范化未标记节点的预测，以更好地训练图神经网络。实验结果表明，所提出的框架在具有有限标记节点的噪声图上具有鲁棒性。
graph neural networksnoise-resistantlimited labeled nodesmessage-passing mechanismrobust
发现论文，激发创造
  • NRGNN: 在稀疏和嘈杂标记图上训练标签噪声抵抗力图神经网络

    本文提出了一种抵抗标签噪声的新型图神经网络，通过链接具有高特征相似性的未标记节点和已标记节点以及精确的伪标签来提高半监督节点分类的准确性，并在真实数据集上进行了广泛的实验研究。

    Jun, 2021

  • 学习带有噪声标签的图神经网络

    本文研究了 GNNs 在对称标签噪声下的鲁棒性，将非线性神经信息传递模型（例如图同构网络，GraphSAGE 等）与损失校正方法相结合，提出了一种容忍噪声的方法来解决图分类任务，在人工对称嘈杂环境中可以提高测试准确性。

    May, 2019

  • 通过噪声治理实现图神经网络的稳健训练

    本文提出了一种通过学习明确控制标签噪声的框架（RTGNN），包括自我强化和一致性正则化，以实现对带有标签噪声和少量标签的图形神经网络的训练，并证明了其在各种噪声情况下相对于现有方法的优越性能。

    Nov, 2022

  • 标签噪声下的图学习

    本文提出了一种名为 Consistent Graph Neural Network（CGNN）的新方法，它在图的标签噪声下仍然能够对节点进行分类，并通过基于同质性假设的样本选择技术来检测和纠正噪声标签。实验证明，与现有技术相比，CGNN 在三个基准数据集上具有更好的表现。

    Jun, 2023

  • 基于图去噪的鲁棒图神经网络

    这篇研究提出一种鲁棒的图神经网络实现方法，明确考虑了观察拓扑中的扰动，通过优化可学习参数和真实图形来解决非可微且受限制的优化问题，适用于各种类型的图形，并可整合关于扰动的先验信息。通过多个数值实验评估了该方法的性能。

    Dec, 2023

  • 结构噪声下稳健图神经网络的比较研究

    该研究对不同类型的鲁棒图神经网络在结构噪声表现下进行了全面和系统的比较，并提供了鲁棒性图神经网络选择的实用建议。

    Dec, 2021

  • 图神经网络对结构噪声有多强健？

    该研究聚焦于图神经网络的鲁棒性问题，尤其是节点结构预测中添加结构噪声对模型稳健性的影响，研究表明，通过图增强训练，可以显著提高图神经网络的鲁棒性。

    Dec, 2019

  • 图神经网络对抗性结构扰动的可靠鲁棒性认证

    本研究针对图形结构数据，基于随机平滑技术，开发出可证明鲁棒性的图神经网络，证明其对于节点和图分类具有结构扰动的认证鲁棒性保证，并在多个 GNN 和多个基准数据集上进行了实证评估。

    Aug, 2020

  • NoisyGL: 图神经网络在标签噪声下的综合基准

    本研究提出了第一个面向噪声标签下图神经网络的全面基准 NoisyGL，以允许对噪声标签下图数据上的 GLN 方法进行公平比较和详细分析，并揭示了几个在先前研究中被忽视的重要见解。

    Jun, 2024

  • 图神经网络的简单而又相对有效的防御方法

    图神经网络（GNN）是处理图结构数据的主要方法，但存在对小的对抗性扰动脆弱性的问题。本文介绍了一种新的防御方法 NoisyGNNs，它通过在模型架构中引入噪声来提高 GNN 的鲁棒性。通过理论分析和实证评估，揭示了噪声注入和 GNN 鲁棒性增强之间的关联，并展示了 NoisyGNN 在节点分类任务上的卓越性能。这种方法是模型无关的，可与不同的 GNN 架构集成，与现有的防御技术结合使用可以进一步提高对抗性防御效果。

    Feb, 2024