「AI Drive」是由 PaperWeekly 和 biendata 共同發(fā)起的學(xué)術(shù)直播間，旨在幫助更多的青年學(xué)者宣傳其最新科研成果。我們一直認(rèn)為，單向地輸出知識(shí)并不是一個(gè)最好的方式，而有效地反饋和交流可能會(huì)讓知識(shí)的傳播更加有意義，從而產(chǎn)生更大的價(jià)值。

本期 AI Drive，我們邀請(qǐng)到北京郵電大學(xué) GAMMA Lab 實(shí)驗(yàn)室劉洪瑞?，為大家在線解讀其發(fā)表在 NeurIPS 2021?的最新研究成果：Be Confident! Towards Trustworthy Graph Neural Networks via Confidence Calibration。對(duì)本期主題感興趣的小伙伴，11 月 9?日（本周二）晚 7 點(diǎn)，我們準(zhǔn)時(shí)相約 PaperWeekly 直播間。

直播信息

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卓越性能已經(jīng)廣受關(guān)注，但是其預(yù)測(cè)結(jié)果是否值得信賴仍有待探索。之前的研究結(jié)果表明，許多現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于其預(yù)測(cè)具有過度自信的現(xiàn)象。然而與之不同的是，我們發(fā)現(xiàn)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出欠自信的現(xiàn)象。因此，要想獲得一個(gè)可信的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，亟需對(duì)其置信度進(jìn)行矯正，這對(duì)我們提出了新的挑戰(zhàn)。本次報(bào)告將分享我們?cè)?NeurIPS 2021 關(guān)于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中置信度矯正的最新研究成果。

論文標(biāo)題：

Be Confident! Towards Trustworthy Graph Neural Networks via Confidence Calibration

論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2109.14285

本次分享的具體內(nèi)容有：?

• 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在置信度矯正方面的表現(xiàn)

• 基于圖的精度保持的非線性置信度矯正模型

• 基于置信度矯正的圖自訓(xùn)練方法

• 定量比較與可視化分析

• 報(bào)告總結(jié)與未來展望

嘉賓介紹

?劉洪瑞?/ 北京郵電大學(xué)碩士生?

劉洪瑞，北京郵電大學(xué) GAMMA Lab 實(shí)驗(yàn)室 2020 屆碩士研究生。目前致力于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可信性與置信度方面的研究，已有一篇有關(guān)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中置信度矯正的工作被 NeurIPS 2021 接收。

直播地址?& 交流群

本次直播將在 PaperWeekly 視頻號(hào)和 B 站直播間進(jìn)行，掃描下方海報(bào)二維碼或點(diǎn)擊閱讀原文即可免費(fèi)觀看。線上分享結(jié)束后，嘉賓還將在直播交流群內(nèi)實(shí)時(shí) QA，在 PaperWeekly 微信公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)「AI Drive」，即可獲取入群通道。

視頻號(hào)直播間：

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B 站直播間：

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的今晚直播 | NeurIPS 2021论文解读：基于置信度校正的可信图神经网络的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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