論文の概要: Generalization bounds for graph convolutional neural networks via
Rademacher complexity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10234v1
- Date: Sat, 20 Feb 2021 02:51:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-23 15:15:52.821734
- Title: Generalization bounds for graph convolutional neural networks via
Rademacher complexity
- Title(参考訳): Rademacher複雑性によるグラフ畳み込みニューラルネットワークの一般化境界
- Authors: Shaogao Lv
- Abstract要約: 単一の隠れ層を有するグラフ畳み込みネットワーク(GCN)のサンプル複雑性について検討する。
これらの複雑性の導出はグラフ畳み込みフィルタの最大の固有値とグラフの次数分布に明示的に依存する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.3553493344868413
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper aims at studying the sample complexity of graph convolutional
networks (GCNs), by providing tight upper bounds of Rademacher complexity for
GCN models with a single hidden layer. Under regularity conditions, theses
derived complexity bounds explicitly depend on the largest eigenvalue of graph
convolution filter and the degree distribution of the graph. Again, we provide
a lower bound of Rademacher complexity for GCNs to show optimality of our
derived upper bounds. Taking two commonly used examples as representatives, we
discuss the implications of our results in designing graph convolution filters
an graph distribution.
- Abstract(参考訳): 本論文では,単一の隠れ層を持つGCNモデルに対して,Rademacherの複雑性の高い上限を提供することにより,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)のサンプル複雑性を検討する。
正則性条件下では、これらの複雑性境界はグラフ畳み込みフィルタの最大固有値とグラフの次数分布に明示的に依存する。
繰り返しますが、GCNが派生した上界の最適性を示すために、Rademacherの複雑さの低い境界を提供します。
代表的な例として,グラフ畳み込みフィルタをグラフ分布として設計する際の結果の影響について考察する。
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