信頼されるGraph Neural Networksのサーベイ

  • Trustworthy Graph Neural Networks: Aspects, Methods and Trends [108.0]
    グラフニューラルネットワーク(GNN)は,さまざまな実世界のシナリオに対して,有能なグラフ学習手法として登場した。 パフォーマンス指向のGNNは、敵の攻撃に対する脆弱性のような潜在的な副作用を示す。 こうした意図しない害を避けるためには、信頼度に特徴付けられる有能なGNNを構築する必要がある。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Mon, 16 May 2022 02:21:09 GMT)
    • グラフニューラルネットワークについて robustness, explainability, privacy, fairness, accountability, environmental well-beingの6つの観点を整理したサーベイ。
    • グラフデータという特殊なデータであるが故の対応など非常に勉強になる。

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 が付いている欄は必須項目です