論文の概要: Graph Convolution for Semi-Supervised Classification: Improved Linear Separability and Out-of-Distribution Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06966v1
• Date: Sat, 13 Feb 2021 17:46:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-16 16:05:39.333147
• Title: Graph Convolution for Semi-Supervised Classification: Improved Linear Separability and Out-of-Distribution Generalization
• Title（参考訳）: 半教師付き分類のためのグラフ畳み込み:線形分離性と分散一般化の改善
• Authors: Aseem Baranwal, Kimon Fountoulakis, Aukosh Jagannath
• Abstract要約: グラフ畳み込みを適用した後にデータを分類することに最も基本的なレベルで依存する新しいクラスの学習モデルが登場しました。 グラフの畳み込みは、データを約1/sqrtD$の係数で線形に分離できる状態を拡張していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.308743964406687
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently there has been increased interest in semi-supervised classification in the presence of graphical information. A new class of learning models has emerged that relies, at its most basic level, on classifying the data after first applying a graph convolution. To understand the merits of this approach, we study the classification of a mixture of Gaussians, where the data corresponds to the node attributes of a stochastic block model. We show that graph convolution extends the regime in which the data is linearly separable by a factor of roughly $1/\sqrt{D}$, where $D$ is the expected degree of a node, as compared to the mixture model data on its own. Furthermore, we find that the linear classifier obtained by minimizing the cross-entropy loss after the graph convolution generalizes to out-of-distribution data where the unseen data can have different intra- and inter-class edge probabilities from the training data.
• Abstract（参考訳）: 近年,グラフィカル情報の存在下での半教師付き分類への関心が高まっている。 グラフ畳み込みを適用した後にデータを分類することに最も基本的なレベルで依存する新しいクラスの学習モデルが登場しました。 このアプローチのメリットを理解するために、データは確率ブロックモデルのノード属性に対応するガウス型混合物の分類について検討する。 グラフ畳み込みは、データが線形に分離可能な状態を約$1/\sqrt{D}$で拡張し、$D$はノードの期待程度であり、それ自体の混合モデルデータと比較する。 さらに、グラフ畳み込み後のクロスエントロピー損失を最小化して得られる線形分類器は、見えないデータがトレーニングデータと異なるクラス内およびクラス間エッジ確率を持つことができる分布外データに一般化する。

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