「AI Drive」是由 PaperWeekly 和 biendata 共同發起的學術直播間，旨在幫助更多的青年學者宣傳其最新科研成果。我們一直認為，單向地輸出知識并不是一個最好的方式，而有效地反饋和交流可能會讓知識的傳播更加有意義，從而產生更大的價值。

本期 AI Drive，我們邀請到北京郵電大學 GAMMA Lab 實驗室劉洪瑞?，為大家在線解讀其發表在 NeurIPS 2021?的最新研究成果：Be Confident! Towards Trustworthy Graph Neural Networks via Confidence Calibration。對本期主題感興趣的小伙伴，11 月 9?日（本周二）晚 7 點，我們準時相約 PaperWeekly 直播間。

直播信息

圖神經網絡的卓越性能已經廣受關注，但是其預測結果是否值得信賴仍有待探索。之前的研究結果表明，許多現代神經網絡對于其預測具有過度自信的現象。然而與之不同的是，我們發現圖神經網絡呈現出欠自信的現象。因此，要想獲得一個可信的圖神經網絡，亟需對其置信度進行矯正，這對我們提出了新的挑戰。本次報告將分享我們在 NeurIPS 2021 關于圖神經網絡中置信度矯正的最新研究成果。

論文標題：

Be Confident! Towards Trustworthy Graph Neural Networks via Confidence Calibration

論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2109.14285

本次分享的具體內容有：?

• 圖神經網絡及其在置信度矯正方面的表現

• 基于圖的精度保持的非線性置信度矯正模型

• 基于置信度矯正的圖自訓練方法

• 定量比較與可視化分析

• 報告總結與未來展望

嘉賓介紹

?劉洪瑞?/ 北京郵電大學碩士生?

劉洪瑞，北京郵電大學 GAMMA Lab 實驗室 2020 屆碩士研究生。目前致力于圖神經網絡的可信性與置信度方面的研究，已有一篇有關圖神經網絡中置信度矯正的工作被 NeurIPS 2021 接收。

直播地址?& 交流群

本次直播將在 PaperWeekly 視頻號和 B 站直播間進行，掃描下方海報二維碼或點擊閱讀原文即可免費觀看。線上分享結束后，嘉賓還將在直播交流群內實時 QA，在 PaperWeekly 微信公眾號后臺回復「AI Drive」，即可獲取入群通道。

視頻號直播間：

掃描下方二維碼關注 PaperWeekly 視頻號，第一時間獲取開播提醒。

B 站直播間：

https://live.bilibili.com/14884511

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的今晚直播 | NeurIPS 2021论文解读：基于置信度校正的可信图神经网络的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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