Generative Risk Minimization for Graph Structured Data and Out-of-Distribution Generalization

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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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