論文の概要: Progressive Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Node Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12277v2
• Date: Wed, 20 Jan 2021 09:27:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 04:35:52.184937
• Title: Progressive Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Node Classification
• Title（参考訳）: 半教師付きノード分類のためのプログレッシブグラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Negar Heidari and Alexandros Iosifidis
• Abstract要約: グラフ畳み込みネットワークは、半教師付きノード分類のようなグラフベースのタスクに対処することに成功した。 本稿では,コンパクトかつタスク固有のグラフ畳み込みネットワークを自動構築する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.14064057840089
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph convolutional networks have been successful in addressing graph-based tasks such as semi-supervised node classification. Existing methods use a network structure defined by the user based on experimentation with fixed number of layers and neurons per layer and employ a layer-wise propagation rule to obtain the node embeddings. Designing an automatic process to define a problem-dependant architecture for graph convolutional networks can greatly help to reduce the need for manual design of the structure of the model in the training process. In this paper, we propose a method to automatically build compact and task-specific graph convolutional networks. Experimental results on widely used publicly available datasets show that the proposed method outperforms related methods based on convolutional graph networks in terms of classification performance and network compactness.
• Abstract（参考訳）: グラフ畳み込みネットワークは、半教師付きノード分類のようなグラフベースのタスクに対処することに成功した。 既存の手法では、層ごとに一定の数の層とニューロンの実験に基づいてユーザによって定義されたネットワーク構造を使用し、ノード埋め込みを得るために層毎の伝播規則を用いる。 グラフ畳み込みネットワークのための問題依存アーキテクチャを定義する自動プロセスの設計は、トレーニングプロセスにおけるモデルの構造を手動で設計する必要性を大幅に減らすのに役立つ。 本稿では,コンパクトかつタスク固有のグラフ畳み込みネットワークを自動構築する手法を提案する。 広く利用されているデータセットを用いた実験の結果,提案手法は,分類性能とネットワークコンパクト性の観点から,畳み込みグラフネットワークに基づく関連手法よりも優れていることがわかった。

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