Individual and Structural Graph Information Bottlenecks for Out-of-Distribution Generalization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Out-of-distribution (OOD) graph generalization are critical for many real-world applications. Existing methods neglect to discard spurious or noisy features of inputs, which are irrelevant to the label. Besides, they mainly conduct instance-level class-invariant graph learning and fail to utilize the structural class relationships between graph instances. In this work, we endeavor to address these issues in a unified framework, dubbed <bold xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">I</b> ndividual and <bold xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">S</b> tructural <bold xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">G</b> raph <bold xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">I</b> nformation <bold xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">B</b> ottlenecks ( <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">IS-GIB</i> ). To remove class spurious feature caused by distribution shifts, we propose Individual Graph Information Bottleneck (I-GIB) which discards irrelevant information by minimizing the mutual information between the input graph and its embeddings. To leverage the structural intra- and inter-domain correlations, we propose Structural Graph Information Bottleneck (S-GIB). Specifically for a batch of graphs with multiple domains, S-GIB first computes the pair-wise input-input, embedding-embedding, and label-label correlations. Then it minimizes the mutual information between input graph and embedding pairs while maximizing the mutual information between embedding and label pairs. The critical insight of S-GIB is to simultaneously discard spurious features and learn invariant features from a high-order perspective by maintaining class relationships under multiple distributional shifts. Notably, we unify the proposed I-GIB and S-GIB to form our complementary framework IS-GIB. Extensive experiments conducted on both node- and graph-level tasks consistently demonstrate the superior generalization ability of IS-GIB. The code is available at <uri xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">https://github.com/YangLing0818/GraphOOD</uri> .
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle