論文の概要: GraphCrop: Subgraph Cropping for Graph Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.10564v1
• Date: Tue, 22 Sep 2020 14:05:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-15 23:01:32.948461
• Title: GraphCrop: Subgraph Cropping for Graph Classification
• Title（参考訳）: GraphCrop:グラフ分類のためのグラフクロッピング
• Authors: Yiwei Wang, Wei Wang, Yuxuan Liang, Yujun Cai, Bryan Hooi
• Abstract要約: 我々は,サブ構造欠落の現実的なノイズをシミュレートするtextbfGraphCrop (Subgraph Cropping) データ拡張法を開発した。 グラフ分類のための有効な構造コンテキストを保存することにより、GNNはグローバルな意味でグラフ構造の内容を理解することを奨励する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.33477716380905
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a new method to regularize graph neural networks (GNNs) for better generalization in graph classification. Observing that the omission of sub-structures does not necessarily change the class label of the whole graph, we develop the \textbf{GraphCrop} (Subgraph Cropping) data augmentation method to simulate the real-world noise of sub-structure omission. In principle, GraphCrop utilizes a node-centric strategy to crop a contiguous subgraph from the original graph while maintaining its connectivity. By preserving the valid structure contexts for graph classification, we encourage GNNs to understand the content of graph structures in a global sense, rather than rely on a few key nodes or edges, which may not always be present. GraphCrop is parameter learning free and easy to implement within existing GNN-based graph classifiers. Qualitatively, GraphCrop expands the existing training set by generating novel and informative augmented graphs, which retain the original graph labels in most cases. Quantitatively, GraphCrop yields significant and consistent gains on multiple standard datasets, and thus enhances the popular GNNs to outperform the baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフ分類の一般化のために,グラフニューラルネットワーク(GNN)を正規化する新しい手法を提案する。 サブストラクチャの省略がグラフ全体のクラスラベルを必ずしも変更しないのを観察し、サブストラクチャの実際のノイズをシミュレートする「textbf{GraphCrop} (Subgraph Cropping)」データ拡張法を開発した。 原則としてgraphcropは、ノード中心の戦略を使用して、接続を維持しながら元のグラフから連続したサブグラフを抽出します。 グラフ分類のための有効な構造コンテキストを保存することによって、gnnはグラフ構造の内容を理解することを、いくつかのキーノードやエッジに頼るのではなく、大局的に奨励します。 GraphCropはパラメータ学習であり、既存のGNNベースのグラフ分類器で実装が容易である。 定性的には、graphcropは既存のトレーニングセットを拡張して、新奇で情報に富んだ拡張グラフを生成します。 定量的には、GraphCropは複数の標準データセットで大きく、一貫したゲインを獲得し、一般的なGNNを拡張してベースラインメソッドを上回ります。

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