論文の概要: Graph-Based Neural Network Models with Multiple Self-Supervised Auxiliary Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07267v2
• Date: Fri, 4 Dec 2020 14:37:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 13:46:06.455796
• Title: Graph-Based Neural Network Models with Multiple Self-Supervised Auxiliary Tasks
• Title（参考訳）: 複数の自己教師付き補助タスクを持つグラフベースニューラルネットワークモデル
• Authors: Franco Manessi, Alessandro Rozza
• Abstract要約: グラフ畳み込みネットワークは、構造化されたデータポイント間の関係をキャプチャするための最も有望なアプローチである。 マルチタスク方式でグラフベースニューラルネットワークモデルを学習するための3つの新しい自己教師付き補助タスクを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.28094304325116
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervised learning is currently gaining a lot of attention, as it allows neural networks to learn robust representations from large quantities of unlabeled data. Additionally, multi-task learning can further improve representation learning by training networks simultaneously on related tasks, leading to significant performance improvements. In this paper, we propose three novel self-supervised auxiliary tasks to train graph-based neural network models in a multi-task fashion. Since Graph Convolutional Networks are among the most promising approaches for capturing relationships among structured data points, we use them as a building block to achieve competitive results on standard semi-supervised graph classification tasks.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは大量のラベルのないデータから堅牢な表現を学習できるため、自己教師付き学習が注目されている。 さらに、マルチタスク学習は、関連するタスクを同時にトレーニングするネットワークによる表現学習をさらに改善し、パフォーマンスが大幅に向上する。 本稿では,グラフベースのニューラルネットワークモデルをマルチタスクで学習するための3つの補助タスクを提案する。 グラフ畳み込みネットワークは構造化データポイント間の関係を捉えるための最も有望な手法であるので,標準的な半教師付きグラフ分類タスクにおける競合結果を達成するための構築ブロックとして利用する。

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