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Generative Risk Minimization for Graph Structured Data and Out-of-Distribution Generalization
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种生成风险最小化（GRM）框架，旨在解决图数据中的分布外泛化问题。该框架通过生成不变子图来优化泛化过程，实验结果表明其在节点级和图级的OOD泛化中表现优越。
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关键要点
- 本研究提出了一种生成风险最小化（GRM）框架，旨在解决图数据中的分布外泛化问题。
- GRM框架通过为每个输入图生成不变子图来优化泛化过程，而不是简单提取子图。
- 实验结果表明，GRM框架在节点级和图级的OOD泛化中表现优越。
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