Belangrijkste concepten
실세계 그래프 신경망 모델의 신뢰성과 견고성 강화
Statistieken
그래프 구조 데이터는 사회 네트워크 분석, 생화학, 금융 사기 탐지, 네트워크 보안 등 다양한 분야에서 널리 사용된다.
GNN 모델의 성능 저하는 데이터 분포의 불균형, 잘못된 데이터의 노이즈, 민감한 정보의 개인 정보 보호, OOD 시나리오에 대한 일반화 능력 등의 불리한 요인으로 인해 발생한다.
Citaten
"Significant strides have been made in leveraging Graph Neural Networks (GNNs) to achieve remarkable success in these areas."
"To tackle these issues, substantial efforts have been devoted to improving the performance of GNN models in practical real-world scenarios, as well as enhancing their reliability and robustness."