動的グラフのスペクトルドメインで分布シフトを処理する方法が他の手法よりも優れている理由は、次の点にあります。
周波数成分の利用: スペクトル変換を使用することで、動的グラフ内の異なるパターンが明確に観察されます。これにより、時間領域では観測できない分布シフトがスペクトル領域で捉えられます。
不変パターンへの焦点化: 提案された不変スペクトル学習およびスペクトルマスキング手法によって、モデルは不変パターンに焦点を当てて予測を行うことが可能です。このアプローチは、分布シフト下でも安定した予測能力を提供します。
実験結果からの証拠: 実験結果では、SILDモデルが他の既存手法や最良ベースラインよりも優れた性能を示しています。特に強い分布シフト下でも顕著な改善が見られることから、この方法論は動的グラフ上で効果的に機能し、不変パターンを活用して分布シフト問題を解決します。