論文の概要: Towards Deeper Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.09296v1
• Date: Sat, 18 Jul 2020 01:11:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 05:16:09.264128
• Title: Towards Deeper Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: より深いグラフニューラルネットワークを目指して
• Authors: Meng Liu, Hongyang Gao, Shuiwang Ji
• Abstract要約: グラフ畳み込みは近傍の集約を行い、最も重要なグラフ操作の1つである。 いくつかの最近の研究で、この性能劣化は過度に滑らかな問題に起因している。 本研究では,大きな受容領域からの情報を適応的に組み込むディープ適応グラフニューラルネットワーク(DAGNN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.46470695525957
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks have shown significant success in the field of graph representation learning. Graph convolutions perform neighborhood aggregation and represent one of the most important graph operations. Nevertheless, one layer of these neighborhood aggregation methods only consider immediate neighbors, and the performance decreases when going deeper to enable larger receptive fields. Several recent studies attribute this performance deterioration to the over-smoothing issue, which states that repeated propagation makes node representations of different classes indistinguishable. In this work, we study this observation systematically and develop new insights towards deeper graph neural networks. First, we provide a systematical analysis on this issue and argue that the key factor compromising the performance significantly is the entanglement of representation transformation and propagation in current graph convolution operations. After decoupling these two operations, deeper graph neural networks can be used to learn graph node representations from larger receptive fields. We further provide a theoretical analysis of the above observation when building very deep models, which can serve as a rigorous and gentle description of the over-smoothing issue. Based on our theoretical and empirical analysis, we propose Deep Adaptive Graph Neural Network (DAGNN) to adaptively incorporate information from large receptive fields. A set of experiments on citation, co-authorship, and co-purchase datasets have confirmed our analysis and insights and demonstrated the superiority of our proposed methods.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークは、グラフ表現学習の分野で大きな成功を収めている。 グラフ畳み込みは近傍の集約を行い、最も重要なグラフ操作の1つである。 それにもかかわらず、これらの近傍集約手法の1つの層はすぐ隣のみを考慮し、より大きな受容場を実現するためにより深く進むと性能が低下する。 いくつかの最近の研究は、この性能劣化は、繰り返し伝播が異なるクラスのノード表現を区別不能にする、という過度な問題に起因している。 本研究では,この観測を体系的に研究し,より深いグラフニューラルネットワークに対する新たな洞察を開拓する。 まず,この問題を体系的に分析し,現在のグラフ畳み込み操作における表現変換と伝播の絡み合いについて,性能を著しく向上させる重要な要因について論じる。 これら2つの操作を分離した後、より深いグラフニューラルネットワークを使用して、より大きな受容領域からグラフノード表現を学ぶことができる。 さらに,超深層モデルを構築する際の観測を理論的に解析し,過密な問題に対する厳密かつ穏やかな説明として機能する。 本稿では,我々の理論的および経験的分析に基づいて,大規模受容場からの情報を適応的に組み込む深層適応グラフニューラルネットワーク(DAGNN)を提案する。 引用,共著者,共同購入データセットに関する一連の実験により,分析と洞察を確認し,提案手法の優位性を実証した。

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