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

「AI Drive」是由 PaperWeekly 和 biendata 共同发起的学术直播间，旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为，单向地输出知识并不是一个最好的方式，而有效地反馈和交流可能会让知识的传播更加有意义，从而产生更大的价值。

本期 AI Drive，我们邀请到北京邮电大学 GAMMA Lab 实验室刘洪瑞 ，为大家在线解读其发表在 NeurIPS 2021 的最新研究成果：Be Confident! Towards Trustworthy Graph Neural Networks via Confidence Calibration。对本期主题感兴趣的小伙伴，11 月 9 日（本周二）晚 7 点，我们准时相约 PaperWeekly 直播间。

直播信息

图神经网络的卓越性能已经广受关注，但是其预测结果是否值得信赖仍有待探索。之前的研究结果表明，许多现代神经网络对于其预测具有过度自信的现象。然而与之不同的是，我们发现图神经网络呈现出欠自信的现象。因此，要想获得一个可信的图神经网络，亟需对其置信度进行矫正，这对我们提出了新的挑战。本次报告将分享我们在 NeurIPS 2021 关于图神经网络中置信度矫正的最新研究成果。

论文标题：

Be Confident! Towards Trustworthy Graph Neural Networks via Confidence Calibration

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2109.14285

本次分享的具体内容有：  

• 图神经网络及其在置信度矫正方面的表现

• 基于图的精度保持的非线性置信度矫正模型

• 基于置信度矫正的图自训练方法

• 定量比较与可视化分析

• 报告总结与未来展望

嘉宾介绍

 刘洪瑞 / 北京邮电大学硕士生 

刘洪瑞，北京邮电大学 GAMMA Lab 实验室 2020 届硕士研究生。目前致力于图神经网络的可信性与置信度方面的研究，已有一篇有关图神经网络中置信度矫正的工作被 NeurIPS 2021 接收。

直播地址 & 交流群

本次直播将在 PaperWeekly 视频号和 B 站直播间进行，扫描下方海报二维码或点击阅读原文即可免费观看。线上分享结束后，嘉宾还将在直播交流群内实时 QA，在 PaperWeekly 微信公众号后台回复「AI Drive」，即可获取入群通道。

视频号直播间：

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B 站直播间：

https://live.bilibili.com/14884511

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