Heterogeneous Graph Few-Shot Learning for Out-of-Distribution Generalization

Core Concepts

提案されたCOHFモデルは、構造的因果関係モデルを活用し、異なる分布間の分布シフトに対処するために無効な変数E2とZ2に焦点を当てています。

Abstract

• 異種グラフの少数ショット学習（HGFL）は、ラベルのまれさ問題に対処するために開発されました。
• COHFは、構造的因果モデル（SCM）を使用して異なる分布間の分布シフトに対処します。
• VAE-HGNNは、変分オートエンコーダと異種グラフニューラルネットワークを組み合わせています。

Stats

既存の方法では、source HG、training data、testing dataが同じ分布から来ると仮定されている。
OOD環境では、3つのレベルで分布シフトが発生する：特徴レベル、トポロジーレベル、異質性レベル。

Quotes

"Existing methods typically assume that the source HG, training data, and testing data all share the same distribution."
"In OOD environments, distribution shifts can occur at three levels: feature-level, topology-level, and heterogeneity-level."

Key Insights Distilled From

Few-Shot Causal Representation Learning for Out-of-Distribution Generalization on Heterogeneous Graphs

by Pengfei Ding... at arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.03597.pdf

Deeper Inquiries

どのようにして異種グラフ内でOOD一般化を可能にするための不変性原則を理解すべきですか？

異種グラフ内でOOD一般化を実現するための不変性原則は、モデルが影響を受けない変数E2とZ2に焦点を当てることです。分布シフトが発生する前に、観測された変数全て(E1 = e1, Gs = g, Y = y) を表すとします。この場合、目標はこれらの観測された変数に条件付けられたe2の事後分布pθ(e2|y, e1, g) を推定することです。しかし、この分布は複雑な結合p(y, e1, g) の複雑さから計算上困難です。そのため、代わりにqϕ(e2|y,g,e1) で近似し、これが真の事後分布pθ(e2|y,e1,g) を近似するよう学習します。

この記事が主張する考え方とは逆に、異種グラフ内でOOD一般化が難しい理由は何ですか？

この記事では異種グラフ内でOOD一般化を可能にする方法やアプローチが提案されていますが、実際には異種グラフ内でOOD一般化が困難な理由も存在します。その主な要因として以下の点が挙げられます：

略式的な特徴情報：多くの既存手法では特徴レベル（node/edge features）やトポロジー（graph structure）レベル等単純化した情報しか扱っておらず、複雑なデータ生成メカニズムや関係性まで考慮しきれていない。
分散シフト：ソースHGからターゲットHGへ移行時や訓練データからテストデータへ移行時等各段階で発生する分散シフト（distribution shifts）も大きな課題として挙げられます。
メタパス抽出：メタパス（meta-paths）抽出方法自体や適切なサンプリング手法確立も重要だが容易ではありません。

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