今晚直播 | NeurIPS 2021论文解读:基于置信度校正的可信图神经网络

2021 年 11 月 9 日 PaperWeekly


「AI Drive」是由 PaperWeekly 和 biendata 共同发起的学术直播间,旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为,单向地输出知识并不是一个最好的方式,而有效地反馈和交流可能会让知识的传播更加有意义,从而产生更大的价值。

本期 AI Drive,我们邀请到北京邮电大学 GAMMA Lab 实验室刘洪瑞 为大家在线解读其发表在 NeurIPS 2021 的最新研究成果:Be Confident! Towards Trustworthy Graph Neural Networks via Confidence Calibration对本期主题感兴趣的小伙伴,11 月 9 日(本周二)晚 7 点,我们准时相约 PaperWeekly 直播间。



直播信息




图神经网络的卓越性能已经广受关注,但是其预测结果是否值得信赖仍有待探索。之前的研究结果表明,许多现代神经网络对于其预测具有过度自信的现象。然而与之不同的是,我们发现图神经网络呈现出欠自信的现象。因此,要想获得一个可信的图神经网络,亟需对其置信度进行矫正,这对我们提出了新的挑战。本次报告将分享我们在 NeurIPS 2021 关于图神经网络中置信度矫正的最新研究成果。


论文标题:

Be Confident! Towards Trustworthy Graph Neural Networks via Confidence Calibration


论文链接:

https://arxiv.org/abs/2109.14285


本次分享的具体内容有:  
  • 图神经网络及其在置信度矫正方面的表现

  • 基于图的精度保持的非线性置信度矫正模型

  • 基于置信度矫正的图自训练方法

  • 定量比较与可视化分析

  • 报告总结与未来展望

嘉宾介绍



 刘洪瑞 / 北京邮电大学硕士生 


刘洪瑞,北京邮电大学 GAMMA Lab 实验室 2020 届硕士研究生。目前致力于图神经网络的可信性与置信度方面的研究,已有一篇有关图神经网络中置信度矫正的工作被 NeurIPS 2021 接收。



直播地址 & 交流群




本次直播将在 PaperWeekly 视频号和 B 站直播间进行,扫描下方海报二维码点击阅读原文即可免费观看。线上分享结束后,嘉宾还将在直播交流群内实时 QA,在 PaperWeekly 微信公众号后台回复「AI Drive」,即可获取入群通道


视频号直播间:
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B 站直播间:

https://live.bilibili.com/14884511



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