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Robust Graph Neural Networks – Google AI Blog
Source: ai.googleblog.com
Article summary:
1. 图神经网络（GNNs）是利用图形数据进行机器学习的强大工具。
2. 偏差训练数据是一个常见问题，因为选择节点进行标记的过程通常不是独立同分布的。
3. 我们提出了一种叫做Shift-Robust GNN（SR-GNN）的方法来处理偏差数据集，它能够在各种实验中显著改善GNN性能，将偏差数据集的负面影响减少30-40%。
Article analysis:
本文介绍了Shift-Robust GNN (SR-GNN) 的方法来处理偏差数据集。文章中使用了一些术语，如“独立同分布”、“Central Moment Discrepancy”、“Domain Invariant Learning”、“Instance Re-weighting” 等，但并没有对这些术语作出充分的解释或者例子来加以说明。此外，文章中也未考虑可能存在的风险因素，如样本不平衡、样本量少、特征冗余、特征不相关以及特征之间存在相关性时会造成的影响。此外，文章中也未考虑到SR-GNN方法在实际应用中会面临的问题：如何避免过度拟合、如何保证SR-GNN方法对不同数据集都能够得到好的性能表现以及如何保证SR-GNN方法对不同情况都能够得到好的性能表现。