摘要
本发明公开了一种基于能量评估与传播的分布外节点检测方法,本发明属于深度学习领域。本发明所解决的技术问题是现实场景中的图数据通常随着外部知识的不断获取而持续扩展,新节点与原始节点之间的分布差异可能导致现有的图神经网络方法效果下降。同时,现有基于softmax置信度分数的分布外检测方法可能会导致分布外数据出现过度自信的后验分布问题。因此,本发明提出了一种基于能量评估与传播的分布外节点检测方法,赋予图神经网络识别分布外节点的能力。本发明包括:一个基于能量的分布外评估模块,用于为不同节点分配相应的能量值,一个结构感知的能量传播模块,用于实现有效的能量聚合,一个联合对齐正则化模块,用于进一步指导的学习过程。
技术关键词
节点检测方法
源节点
邻居
数据分布
外检测方法
神经网络方法
定义
正则化方法
标签
信息编码
邻域
模块
鲁棒性
偏差
矩阵
场景
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