Generalizing Graph Neural Networks on Out-Of-Distribution Graphs
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Fan, Shaohua, Wang, Xiao, Shi, Chuan, Cui, Peng, Wang, Bai |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2021
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Directed Acyclic Graph Structure Learning from Dynamic Graphs
von: Fan, Shaohua, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Fan, Shaohua, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Graph Fairness Learning under Distribution Shifts
von: Li, Yibo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Yibo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DIVE: Subgraph Disagreement for Graph Out-of-Distribution Generalization
von: Sun, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Generative Risk Minimization for Out-of-Distribution Generalization on Graphs
von: Wang, Song, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Song, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhancing Distribution and Label Consistency for Graph Out-of-Distribution Generalization
von: Wang, Song, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Song, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Out-of-Distribution Generalized Dynamic Graph Neural Network for Human Albumin Prediction
von: Zhang, Zeyang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Zeyang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Few-Shot Causal Representation Learning for Out-of-Distribution Generalization on Heterogeneous Graphs
von: Ding, Pengfei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ding, Pengfei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Combinatorial Optimization with Automated Graph Neural Networks
von: Liu, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SGOOD: Substructure-enhanced Graph-Level Out-of-Distribution Detection
von: Ding, Zhihao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ding, Zhihao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Invariant Graph Learning Meets Information Bottleneck for Out-of-Distribution Generalization
von: Mao, Wenyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mao, Wenyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Decision-focused Graph Neural Networks for Combinatorial Optimization
von: Liu, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Graphs Unveiled: Graph Neural Networks and Graph Generation
von: Kovács, László, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kovács, László, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Guarding Graph Neural Networks for Unsupervised Graph Anomaly Detection
von: Bei, Yuanchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bei, Yuanchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Enhancing the Resilience of Graph Neural Networks to Topological Perturbations in Sparse Graphs
von: He, Shuqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: He, Shuqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
GOODAT: Towards Test-time Graph Out-of-Distribution Detection
von: Wang, Luzhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Luzhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
HGOE: Hybrid External and Internal Graph Outlier Exposure for Graph Out-of-Distribution Detection
von: He, Junwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: He, Junwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LGAN: An Efficient High-Order Graph Neural Network via the Line Graph Aggregation
von: Du, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Du, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ENADPool: The Edge-Node Attention-based Differentiable Pooling for Graph Neural Networks
von: Zhao, Zhehan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Zhehan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Layer Embedding Deep Fusion Graph Neural Network
von: Xu, Taihua, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Xu, Taihua, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Less is More: on the Over-Globalizing Problem in Graph Transformers
von: Xing, Yujie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xing, Yujie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Multi-Relational Graph Neural Network for Out-of-Domain Link Prediction
von: Sattar, Asma, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sattar, Asma, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Score-based Conditional Out-of-Distribution Augmentation for Graph Covariate Shift
von: Wang, Bohan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Bohan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
PAGE: Parametric Generative Explainer for Graph Neural Network
von: Qiu, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Qiu, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning to Explore: Policy-Guided Outlier Synthesis for Graph Out-of-Distribution Detection
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Distributionally Robust Graph Out-of-Distribution Recommendation via Diffusion Model
von: Zhao, Chu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhao, Chu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Non-convolutional Graph Neural Networks
von: Wang, Yuanqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Yuanqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
GJDNet: Robust Graph Neural Networks via Joint Disentangled Learning Against Adversarial Attacks
von: Cui, Canyixing, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cui, Canyixing, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Graph Tokenization for Bridging Graphs and Transformers
von: Guo, Zeyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Guo, Zeyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Graph Neural Aggregation-diffusion with Metastability
von: Cui, Kaiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cui, Kaiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Graphs Generalization under Distribution Shifts
von: Tian, Qin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tian, Qin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Boolean Product Graph Neural Networks
von: Wang, Ziyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Ziyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Temporal Inductive Path Neural Network for Temporal Knowledge Graph Reasoning
von: Dong, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Dong, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Rayleigh Quotient Graph Neural Networks for Graph-level Anomaly Detection
von: Dong, Xiangyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Dong, Xiangyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Graph Unlearning: Efficient Node Removal in Graph Neural Networks
von: Guan, Faqian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guan, Faqian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Decoupled Graph Energy-based Model for Node Out-of-Distribution Detection on Heterophilic Graphs
von: Chen, Yuhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Yuhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Accurate and Scalable Graph Neural Networks via Message Invariance
von: Shi, Zhihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shi, Zhihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Graph Classification via Reference Distribution Learning: Theory and Practice
von: Wang, Zixiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Zixiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning Federated Neural Graph Databases for Answering Complex Queries from Distributed Knowledge Graphs
von: Hu, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hu, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Identifying Backdoored Graphs in Graph Neural Network Training: An Explanation-Based Approach with Novel Metrics
von: Downer, Jane, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Downer, Jane, et al.
Veröffentlicht: (2024)
GNNInterpreter: A Probabilistic Generative Model-Level Explanation for Graph Neural Networks
von: Wang, Xiaoqi, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Wang, Xiaoqi, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Ähnliche Einträge
-
Directed Acyclic Graph Structure Learning from Dynamic Graphs
von: Fan, Shaohua, et al.
Veröffentlicht: (2022) -
Graph Fairness Learning under Distribution Shifts
von: Li, Yibo, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
DIVE: Subgraph Disagreement for Graph Out-of-Distribution Generalization
von: Sun, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Generative Risk Minimization for Out-of-Distribution Generalization on Graphs
von: Wang, Song, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Enhancing Distribution and Label Consistency for Graph Out-of-Distribution Generalization
von: Wang, Song, et al.
Veröffentlicht: (2025)