WWWFeb, 2024

通过因果干预实现图形的超出分布泛化

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TL;DR通过因果关系分析揭示了图神经网络在节点分布迁移中一种存在于环境背景潜在混淆偏差，提出一种简明的、有原则性的方法通过因果推断来训练鲁棒的图神经网络，以抵消训练数据中的混淆偏差，并促进学习可泛化的预测关系。实验证明，该模型可以有效提高各类分布迁移情况下的泛化性能，在图的分布迁移基准测试中相比最先进方法最多提高 27.4% 的准确率。
out-of-distribution generalizationgraph neural networkslatent confounding biasrobust gnnscausal inference
发现论文，激发创造
  • 关于对非分布式图形泛化图形神经网络

    本文提出了一种名为 StableGNN 的基于因果关系的图神经网络框架，该框架从图数据中提取高级表示，并利用因果推断的区分能力帮助模型消除虚假相关性，具有良好的有效性、灵活性和解释性。

    Nov, 2021

  • OOD-GNN: 面向外分布的通用图神经网络

    本文提出了一种名为 OOD-GNN 的图神经网络，它通过使用利用随机傅里叶特征的非线性图表示装饰方法来消除图表示中相关和不相关部分之间的统计依赖关系，进而使其能够实现对训练图数据分布以外的新颖测试图数据的良好性能。经实验证明，该方法在两个合成和 12 个真实数据集上均远远优于现有的最优基准模型。

    Dec, 2021

  • 具有可控数据增强的图像领域外泛化

    Graph Neural Network 在解决图分类问题上表现出了极好的性能，然而，由于训练和测试数据的选择偏差，造成了分布差异的广泛存在。针对这个问题，我们提出了 OOD-GMixup 方法来联合调控度量空间中的训练分布，并且通过消除杂乱相关和生成虚拟样本来度量、控制分布偏差。实验结果表明，我们的方法在几个真实世界的图分类数据集上优于现有方法。

    Aug, 2023

  • 带有非分布节点的图学习

    用于图的预测任务的最先进模型为图神经网络 (GNNs)。本文主要研究在训练和推理期间出现了未在训练集中出现的节点的情况下，存在于图中的 out-of-distribution (OOD) 节点。我们提出了 Out-of-Distribution Graph Attention Network (OODGAT)，作为一种新颖的 GNN 模型，通过显式地模型化节点之间的交互，将异常值与正常值分离开来，从而优于现有的异常值检测方法并在内部分布分类方面更好或与之媲美。

    Aug, 2023

  • 探究图神经网络的超范围泛化：一种架构视角

    对于图外分布问题（OOD），本研究从体系结构角度进行了全面调查，探讨了现代图神经网络的常见构建模块。通过广泛的实验，揭示了图的自注意机制和解耦体系结构对图 ODD 泛化的正面贡献，而线性分类层则会损害图 ODD 泛化能力。此外，我们基于这些发现开发了一种新的图神经网络模型 DGAT，它充分利用了图的自注意机制和解耦体系结构的稳健特性，并通过广泛的实验证明了我们模型在图 ODD 下的有效性，对各种训练策略都展现出了明显和一致的改进。

    Feb, 2024

  • 图上的外域泛化：一份综述

    我们综合调查了图形领域中的 ODD 概括率，并详细审查了最近在这个领域取得的进展，然后根据其在图形机器学习流水线中的位置，从数据、模型和学习策略等不同概念上将现有方法分为三类，并对每个类别进行了详细讨论，最后分享了我们对未来研究方向的看法。

    Feb, 2022

  • 处理图上的分布偏移：一个不变性的视角

    本文提出了一种基于不变性学习和风险最小化的方法，实现图神经网络对于图结构数据上的越域通用性问题进行预测和预测不确定性的估计。

    Feb, 2022

  • 环境感知的动态图学习用于非分布式泛化

    环境感知的动态图学习（EAGLE）框架通过建模复杂的耦合环境和利用时空不变模式，解决了动态图在分布转移下的超出分布预测的问题。

    Nov, 2023

  • 图结构和特征外推用于超出分布的泛化

    本文提出了使用非欧氏线性外推的方法来实现图形 OOD 广义化，并在不破坏基本因果机制的情况下为特定转移定制 OOD 样本，理论分析和实证结果表明了我们的方法在解决目标转移问题上的有效性。

    Jun, 2023

  • 图形在分布偏移下的泛化

    通过引入图学习不变领域生成（GLIDER）的新框架，本文在节点级别的属性分布和拓扑结构分布的共同分布转变的情境下，实现了优于基准方法的节点级别 OOD 广义化跨域模型。

    Mar, 2024