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图形在分布偏移下的泛化
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究发现了图神经网络在节点分布迁移中的混淆偏差，并提出了一种通过因果推断来训练鲁棒的方法。实验证明该方法在各类分布迁移情况下具有泛化性能。
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关键要点
- 研究发现图神经网络在节点分布迁移中存在混淆偏差。
- 提出了一种通过因果推断训练鲁棒图神经网络的方法。
- 该方法旨在抵消训练数据中的混淆偏差，促进可泛化的预测关系学习。
- 实验证明该模型在各类分布迁移情况下具有良好的泛化性能。
- 在图的分布迁移基准测试中，该模型的准确率相比最先进方法提高了最多27.4%。
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