KDDCUP 2020 ML Track2入賞手法の紹介（グラフニューラルネットへの攻撃と防御） - Qiita

みなさん、今年の4月、5月は何してましたか？ 緊急事態宣言が出てステイホームしていた人も多いと思いますが、在宅でできるデータ分析の仕事と言えばKDD CUPですよね！（無理矢理） ドコモの落合です。KDD Cupはデータマイニングの国際学術会議であるKDDで開催されている、1997年からの歴史がある世界最高峰のデータ分析コンペです。 ドコモR&DではAI・データサイエンス分野での実力向上のために2016年から毎年KDD CUPに参加していて（KDD CUPは業務時間内に取り組んでいいことになっています）、昨年は1つのトラックで優勝しました。今年は、3部門で入賞1,2することができました。ML Track1については初日の記事で紹介しています。 この記事では、ML Track2で446チームが参加したなかで4位に入賞した手法について解説します。 KDD Cup 2020 ML Track2

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2020 / "論文（ノード）が約60万 + 攻撃ノードを500個まで追加でき、攻撃ノードから100個までエッジを張ることができる / 攻撃モデルについては精度の低下度合い、防御モデルについては精度そのものが最終的なスコア"