論文の概要: On the Stability of Graph Convolutional Neural Networks under Edge Rewiring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13747v2
• Date: Thu, 18 Feb 2021 15:18:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 19:41:20.047919
• Title: On the Stability of Graph Convolutional Neural Networks under Edge Rewiring
• Title（参考訳）: エッジリワイリングにおけるグラフ畳み込みニューラルネットワークの安定性について
• Authors: Henry Kenlay, Dorina Thanou, Xiaowen Dong
• Abstract要約: グラフニューラルネットワークは、機械学習コミュニティ内で人気が高まっている。 しかし、その安定性、すなわち入力中の小さな摂動に対する頑健さは、まだよく理解されていない。 我々は,グラフニューラルネットワークが高次ノード間の切り換えに安定であることを示す,解釈可能な上界モデルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.58110328955473
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks are experiencing a surge of popularity within the machine learning community due to their ability to adapt to non-Euclidean domains and instil inductive biases. Despite this, their stability, i.e., their robustness to small perturbations in the input, is not yet well understood. Although there exists some results showing the stability of graph neural networks, most take the form of an upper bound on the magnitude of change due to a perturbation in the graph topology. However, the change in the graph topology captured in existing bounds tend not to be expressed in terms of structural properties, limiting our understanding of the model robustness properties. In this work, we develop an interpretable upper bound elucidating that graph neural networks are stable to rewiring between high degree nodes. This bound and further research in bounds of similar type provide further understanding of the stability properties of graph neural networks.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークは、非ユークリッド領域に適応し、誘導バイアスを抑える能力によって、機械学習コミュニティ内で人気が高まっている。 それにもかかわらず、その安定性、すなわち入力中の小さな摂動に対する堅牢性はまだよく理解されていない。 グラフニューラルネットワークの安定性を示すいくつかの結果は存在するが、グラフトポロジーの摂動による変化の大きさの上限の形をとることが多い。 しかし、既存の境界で捉えたグラフトポロジーの変化は、構造的性質の観点からは表現されない傾向にあり、モデルロバストネス特性の理解が制限される。 本研究では,グラフニューラルネットワークが高次ノード間の切り換えに安定であることを示す,解釈可能な上界モデルを開発する。 同様のタイプの境界におけるこの境界とさらなる研究は、グラフニューラルネットワークの安定性のさらなる理解を提供する。

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