图神经网络的 PAC-Bayesian 对抗鲁棒泛化界限

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-02-06T00:00:00Z

研究者使用PAC-Bayesian框架为图卷积网络（GCN）和消息传递图神经网络提供了对抗鲁棒性泛化界限的结果。他们发现图上扩散矩阵的谱范数、权重的谱范数以及扰动因子决定了这两个模型的鲁棒性泛化界限。研究者还为GCN导出了更好的PAC-Bayesian鲁棒性泛化界限，避免了对最大节点度的指数依赖。