論文の概要: Learning Graph Normalization for Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.11746v1
• Date: Thu, 24 Sep 2020 15:16:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-15 04:22:41.843662
• Title: Learning Graph Normalization 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学習グラフ正規化
• Authors: Yihao Chen, Xin Tang, Xianbiao Qi, Chun-Guang Li, Rong Xiao
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データを処理するための新しい将来性のあるパラダイムとして注目されている。 GNNを複数の層で効果的に訓練するには、いくつかの正規化技術(ノードワイド正規化、バッチワイド正規化など)が必要である。 グラフ正規化手法の重み付け組合せを4つの異なるレベルで最適化することにより、グラフ正規化を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.481176167555164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have attracted considerable attention and have emerged as a new promising paradigm to process graph-structured data. GNNs are usually stacked to multiple layers and the node representations in each layer are computed through propagating and aggregating the neighboring node features with respect to the graph. By stacking to multiple layers, GNNs are able to capture the long-range dependencies among the data on the graph and thus bring performance improvements. To train a GNN with multiple layers effectively, some normalization techniques (e.g., node-wise normalization, batch-wise normalization) are necessary. However, the normalization techniques for GNNs are highly task-relevant and different application tasks prefer to different normalization techniques, which is hard to know in advance. To tackle this deficiency, in this paper, we propose to learn graph normalization by optimizing a weighted combination of normalization techniques at four different levels, including node-wise normalization, adjacency-wise normalization, graph-wise normalization, and batch-wise normalization, in which the adjacency-wise normalization and the graph-wise normalization are newly proposed in this paper to take into account the local structure and the global structure on the graph, respectively. By learning the optimal weights, we are able to automatically select a single best or a best combination of multiple normalizations for a specific task. We conduct extensive experiments on benchmark datasets for different tasks, including node classification, link prediction, graph classification and graph regression, and confirm that the learned graph normalization leads to competitive results and that the learned weights suggest the appropriate normalization techniques for the specific task. Source code is released here https://github.com/cyh1112/GraphNormalization.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(gnns)は、グラフ構造化データを処理するための新しい有望なパラダイムとして注目されている。 GNNは通常、複数のレイヤに積み重ねられ、各レイヤのノード表現は、グラフに関する隣り合うノードの特徴の伝播と集約によって計算される。 複数のレイヤにスタックすることで、GNNはグラフ上のデータ間の長距離依存関係をキャプチャし、パフォーマンスを改善することができる。 GNNを複数の層で効果的に訓練するには、いくつかの正規化技術(ノードワイド正規化、バッチワイド正規化など)が必要である。 しかし、GNNの正規化技術は非常にタスク関連であり、異なるアプリケーションタスクは、事前に知るのが難しい異なる正規化技術を好む。 そこで本論文では,正規化手法の重み付け結合をノード単位の正規化,隣接点の正規化,グラフ単位の正規化,バッチ単位の正規化という4つの異なるレベルで最適化し,グラフの局所構造と大域構造をそれぞれ考慮し,グラフの正規化とグラフ単位の正規化を新たに提案する。 最適な重みを学習することで、特定のタスクに対する複数の正規化のベストまたはベストの組み合わせを自動的に選択できます。 ノード分類,リンク予測,グラフ分類,グラフ回帰など,さまざまなタスクのためのベンチマークデータセットに関する広範な実験を行い,学習グラフの正規化が競合結果につながり,学習重みが特定のタスクに適した正規化手法を示唆することを確認した。 ソースコードはhttps://github.com/cyh1112/graphnormalization。

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