[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
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 | ||
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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