arXiv cs.LG· Pedro C. Vieira, Viacheslav Borovitskiy, Pedro Ribeiro·· 7 小时前AI 评分24
深度集成在图上真的能捕捉不确定性吗？研究揭示 GNN 中的认知坍缩
Do Deep Ensembles Actually Capture Uncertainty in Graph Neural Networks?
AI 导读
研究针对消息传递图神经网络（GNN）检验深度集成的不确定性量化效果，在八个数据集上发现集成相比单模型仅有边际提升。提升主要来自平均化点预测中的优化噪声，而非更好的不确定性估计。通过偶然-认知不确定性分解，作者发现独立训练的网络会收敛到过度相似的预测，即"认知坍缩"，并将其与消息传递的平滑偏置相关联。
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