[发明专利]一种应用于GNN的拓扑感知的后处理置信度校正方法在审

专利信息
申请号: 202111051476.4 申请日: 2021-09-08
公开(公告)号: CN113688574A 公开(公告)日: 2021-11-23
发明(设计)人: 王啸;石川;刘洪瑞 申请(专利权)人: 北京邮电大学
主分类号: G06F30/27 分类号: G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/08
代理公司: 北京挺立专利事务所(普通合伙) 11265 代理人: 高福勇
地址: 100876 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 应用于 gnn 拓扑 感知 处理 置信 校正 方法
【权利要求书】:

1.一种应用于GNN的拓扑感知的后处理置信度校正方法,其特征在于,包括以下步骤:

S1、给定随机变量A和X,对于一个1层的GCN,通过公式(2)得到在softmax层前的输出vi

v=Aσ(…Aσ(AXW(1))w(2)...)w(l)=[v1,…,vN] (2)

其中,A∈RN*N是相邻矩阵,X=[x1,...,xN]是节点特征矩阵,W(l)是GCN第l层的权重矩阵,σ(.)代表激活函数,V是节点集,N=|V|是节点数;

S2、使用另一个l层GCN作为校正函数,从而沿着网络拓扑传播置信度,给定某个分类GCN的输出V,通过公式(3)得到节点校正后的输出v′i和置信度

其中是softmax算子;

S3、令是一个校正函数,是一个一维函数,vi=(vi,1,...,vi,K)是节点i输出,当s是一个严格保序函数且h能够满足:

时,h能够保持原始模型的分类精度。

2.根据权利要求1所述的应用于GNN的拓扑感知的后处理置信度校正方法,其特征在于,步骤S3中保持精度的校正方法采用TS方法或NLL法。

3.根据权利要求2所述的应用于GNN的拓扑感知的后处理置信度校正方法,其特征在于,TS方法具体为:使用一个温度标量t对所有类同时进行调整,给定节点i的输出vi,使用1层GCN为每个节点i学习一个唯一的温度参数ti,然后根据ti将原始的vi转换为一个校正后的输出v’i,根据公式(5)最终得到校正后置信度

其中,是一个大于零0的标量,σ+(x)=log(1+exp(x))是一个softplus激活函数。

4.根据权利要求1所述的应用于GNN的拓扑感知的后处理置信度校正方法,其特征在于,NLL法具体为:将节点i的K类独热标签表示为yi=(yi,1,...yi,K),并假设训练集的大小为|Dtrain|,根据公式(8)计算所有训练节点的NLL损失

NLL损失正则化项如公式(9)所示:

其中|cor|和|inc|分别是分类正确与错误的节点的数量,zi,m和zi,s分别是最大和次大的预测概率;

组合和根据公式(10)获得整体目标函数:

其中,λ为控制着正则化项的权重。

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