剖析图结构中不变学习失败的原因
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对图结构中节点级别的分布外（OOD）泛化问题，开发了结构因果模型（SCM）来分析不变风险最小化（IRM）和方差风险外推（VREx）方法的局限性。这些方法由于缺乏类条件不变约束，可能会依赖于虚假特征。为了解决这个问题，我们提出了跨环境类内对齐（CIA），通过在相同类别下对跨环境表示进行对齐，有效消除了虚假特征，从而提升了节点级OOD泛化的性能。
本研究开发了结构因果模型（SCM），分析了不变风险最小化（IRM）和方差风险外推（VREx）在图结构节点级别的分布外泛化中的局限性。提出了跨环境类内对齐（CIA）方法，有效消除虚假特征，提升OOD泛化性能。
