AbstainGNN

新的GNN框架教会模型在预测不确定时弃权

研究人员开发了AbstainGNN，一个旨在提高图神经网络（GNN）在图分类任务中可靠性的新框架。这种新颖的方法允许GNN在面对高度不确定性时放弃做出预测，这是安全关键应用的一个关键特性。AbstainGNN显式地建模预测和弃权函数，并从PAC-贝叶斯角度对错误和拒绝成本之间的权衡进行了理论表征。采用了高效的两阶段训练策略，实验表明其性能优于现有的弃权方法。