論文の概要: Graphon Neural Networks and the Transferability of Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.03548v2
• Date: Tue, 20 Oct 2020 23:32:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-25 02:59:41.597179
• Title: Graphon Neural Networks and the Transferability of Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークとグラフニューラルネットワークの転送性
• Authors: Luana Ruiz, Luiz F. O. Chamon, Alejandro Ribeiro
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ネットワークデータから局所的な特徴を抽出するためにグラフ畳み込みに依存する。 我々は,GNNのリミットオブジェクトとしてグラフオンNNを導入し,GNNの出力とそのリミットグラフオン-NNとの差を証明した。 これにより、GNNの識別可能性と転送可能性のトレードオフが確立される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 125.71771240180654
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) rely on graph convolutions to extract local features from network data. These graph convolutions combine information from adjacent nodes using coefficients that are shared across all nodes. Since these coefficients are shared and do not depend on the graph, one can envision using the same coefficients to define a GNN on another graph. This motivates analyzing the transferability of GNNs across graphs. In this paper we introduce graphon NNs as limit objects of GNNs and prove a bound on the difference between the output of a GNN and its limit graphon-NN. This bound vanishes with growing number of nodes if the graph convolutional filters are bandlimited in the graph spectral domain. This result establishes a tradeoff between discriminability and transferability of GNNs.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ネットワークデータから局所的な特徴を抽出するためにグラフ畳み込みに依存する。 これらのグラフ畳み込みは、すべてのノード間で共有される係数を用いて、隣接ノードからの情報を結合する。 これらの係数は共有されグラフに依存しないので、同じ係数を使って別のグラフ上でGNNを定義することができる。 これはグラフ間のGNNの転送可能性を分析する動機である。 本稿では,GNNのリミットオブジェクトとしてグラファイトNNを導入し,GNNの出力とそのリミットグラファイトNNとの差を証明した。 この境界は、グラフ畳み込みフィルタがグラフスペクトル領域で帯域制限されている場合、ノード数の増加とともに消失する。 これにより、GNNの識別可能性と転送可能性のトレードオフが確立される。

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