新基准 SynthFin-AML 揭示 GNN 时序泄露陷阱
Glabmayt2075 · reddit · 2026-09-01
作者发现动态图上的 GNN 反洗钱模型存在严重的时序泄露问题,模型在训练时“看到了未来”的边。为此,他们发布了 SynthFin-AML v10.0 数据集,通过严格的 3 快照架构(训练/验证/测试图在时间上完全 disjoint)强制因果边界。此外,通过统一欺诈和正常交易的金额分布,消除了表格数据泄露。在严格时序划分下,GraphSAGE (PR-AUC 0.881) 仅略优于 LightGBM (0.848),证明 GNN 的优势并非来自泄露。相关 PR 已提交至 PyTorch Geometric。
「研究」频道最新
- Daphne Koller:AI 药物发现没有魔法棒 — pmddomingos · 2026-09-01
- 非对称 Actor-Critic 架构遭批:阻碍梯度流动致机器人步态异常 — yacineMTB · 2026-09-01
- 步态训练技巧:用滚动平均速度奖励避免振荡 — yacineMTB · 2026-09-01
- TMLR 宣布提高论文接受标准,强调清晰写作 — Aaroth · 2026-09-01
- Chollet 驳斥满分 Agent:仅跑通公开简单测试集 — fchollet · 2026-09-01
- 论文作者回应:研究测试了包含Pangram的AI检测器 — TuhinChakr · 2026-09-01