論文の概要: Scattering GCN: Overcoming Oversmoothness in Graph Convolutional Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08414v4
• Date: Tue, 18 Jan 2022 21:07:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 09:41:40.795813
• Title: Scattering GCN: Overcoming Oversmoothness in Graph Convolutional Networks
• Title（参考訳）: 散乱gcn:グラフ畳み込みネットワークにおける過度を克服する
• Authors: Yimeng Min (1), Frederik Wenkel (2 and 1), Guy Wolf (2 and 1) ((1) Mila - Quebec AI Institute, Montr\'eal, QC, Canada, (2) Department of Mathematics & Statistics, Universit\'e de Montr\'eal, Montr\'eal, QC, Canada)
• Abstract要約: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は,構造認識の特徴を抽出することによって,グラフデータ処理において有望な結果を示した。 本稿では、幾何学的散乱変換と残差畳み込みによる従来のGCNの増大を提案する。 前者はグラフ信号の帯域通過フィルタリングが可能であり、GCNでしばしば発生する過度な過度な処理を緩和する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph convolutional networks (GCNs) have shown promising results in processing graph data by extracting structure-aware features. This gave rise to extensive work in geometric deep learning, focusing on designing network architectures that ensure neuron activations conform to regularity patterns within the input graph. However, in most cases the graph structure is only accounted for by considering the similarity of activations between adjacent nodes, which limits the capabilities of such methods to discriminate between nodes in a graph. Here, we propose to augment conventional GCNs with geometric scattering transforms and residual convolutions. The former enables band-pass filtering of graph signals, thus alleviating the so-called oversmoothing often encountered in GCNs, while the latter is introduced to clear the resulting features of high-frequency noise. We establish the advantages of the presented Scattering GCN with both theoretical results establishing the complementary benefits of scattering and GCN features, as well as experimental results showing the benefits of our method compared to leading graph neural networks for semi-supervised node classification, including the recently proposed GAT network that typically alleviates oversmoothing using graph attention mechanisms.
• Abstract（参考訳）: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は,構造認識の特徴を抽出することによって,グラフデータ処理において有望な結果を示した。 これは幾何学的深層学習において、入力グラフ内の規則性パターンにニューロンの活性化が準拠することを保証するネットワークアーキテクチャの設計に焦点が当てられた。 しかし、ほとんどの場合、グラフ構造は隣接ノード間のアクティベーションの類似性を考慮することでのみ説明される。 本稿では、幾何学的散乱変換と残差畳み込みによる従来のGCNの増大を提案する。 前者はグラフ信号の帯域通過フィルタリングが可能で、GCNでしばしば発生する過度な過度な処理を軽減し、後者は高周波ノイズの結果として生じる特徴を明らかにするために導入された。 提案したScattering GCNの利点は,散乱特性とGCN特徴の相補的利点を確立する理論的結果と,グラフアテンション機構を用いた過度なスムース化を緩和するGATネットワークを含む半教師付きノード分類におけるグラフニューラルネットワークと比較して,本手法の利点を示す実験結果の両方によって確立される。

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