Fugu-MT 論文翻訳(概要): Rethinking Graph Regularization for Graph Neural Networks

論文の概要: Rethinking Graph Regularization for Graph Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.02027v2
Date: Sun, 20 Dec 2020 15:52:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-22 01:41:09.333425
Title: Rethinking Graph Regularization for Graph Neural Networks
Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークのためのグラフ正規化再考
Authors: Han Yang and Kaili Ma and James Cheng
Abstract要約: グラフラプラシア正規化は既存のグラフニューラルネットワーク(GNN)にほとんど恩恵を与えないことを示す。我々は、伝播正則化(P-reg)と呼ばれるグラフラプラシア正則化の単純だが非自明な変種を提案する。我々はP-regがノードレベルのタスクとグラフレベルのタスクの両方において既存のGNNモデルの性能を効果的に向上できることを実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.32758655943999
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The graph Laplacian regularization term is usually used in semi-supervised representation learning to provide graph structure information for a model $f(X)$. However, with the recent popularity of graph neural networks (GNNs), directly encoding graph structure $A$ into a model, i.e., $f(A, X)$, has become the more common approach. While we show that graph Laplacian regularization brings little-to-no benefit to existing GNNs, and propose a simple but non-trivial variant of graph Laplacian regularization, called Propagation-regularization (P-reg), to boost the performance of existing GNN models. We provide formal analyses to show that P-reg not only infuses extra information (that is not captured by the traditional graph Laplacian regularization) into GNNs, but also has the capacity equivalent to an infinite-depth graph convolutional network. We demonstrate that P-reg can effectively boost the performance of existing GNN models on both node-level and graph-level tasks across many different datasets.
Abstract（参考訳）: グラフラプラシア正規化項は通常、モデル$f(X)$のグラフ構造情報を提供する半教師付き表現学習で使用される。しかし、グラフニューラルネットワーク(gnns)が最近普及したことにより、モデルに直接グラフ構造$a$をエンコードする、すなわち$f(a, x)$がより一般的なアプローチになっている。グラフのラプラシアン正規化は既存のGNNにはほとんどメリットがないことを示す一方で、既存のGNNモデルの性能を高めるために、P-reg(Propagation-regularization)と呼ばれる単純なグラフのラプラシアン正規化を提案する。 p-reg は gnn に余分な情報(従来のグラフラプラシアン正規化によってキャプチャされない)を注入するだけでなく、無限深さグラフ畳み込みネットワークと同等の容量を持つことを示す形式的解析を提供する。 P-regはノードレベルのタスクとグラフレベルのタスクの両方において、多くの異なるデータセットで既存のGNNモデルの性能を効果的に向上させることができることを示す。

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