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乐博app在线登录:乐博app在线登录2020级博士研究生郭凯的论文被CCF-A类会议KDD'2024接收

发布时间:2024-05-29 点击:次

乐博app在线登录郭凯同学的论文被CCF-A类会议KDD 2024会议接收。KDD,全称ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining,是人工智能数据挖掘领域的国际顶级学术会议。该会议一年举办一次,由ACM的数据挖掘及知识发现专委会主办。

论文题目:Investigating Out-of-Distribution Generalization of GNNs: An Architecture Perspective

第一作者:郭凯

收录会议:KDD’2024

指导教师:常毅教授

论文概述:图神经网络(GNNs)在假设测试数据来自与训练数据相同分布的情况下表现出色。然而,在现实世界的场景中,这一假设可能并不总是成立。因此,越来越多的研究开始关注图数据背景下的分布外(OOD)问题。现有的大多数研究主要从两个模型无关的角度改进图的OOD泛化性能:数据驱动方法和策略驱动学习。然而,关于著名的GNN模型架构对图OOD泛化影响的研究相对较少,这与现有研究形成了互补。在这项工作中,我们首次从内在架构角度对图的OOD泛化进行了全面研究。通过大量实验,我们发现图自注意力机制和解耦架构都对图的OOD泛化有积极贡献。相反,我们观察到线性分类层往往会削弱图的OOD泛化能力。此外,我们提供了深入的理论见解和讨论以支持这些发现。这些见解使我们能够开发出一种新型GNN主干模型DGAT,旨在利用图自注意力机制和解耦架构的稳健特性。大量实验结果表明,我们的模型在图的OOD场景下表现出色,并在各种训练策略中展示了显著且持续的提升。


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