論文の概要: Rethinking Graph Neural Network Search from Message-passing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14282v1
• Date: Fri, 26 Mar 2021 06:10:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-29 12:57:02.027539
• Title: Rethinking Graph Neural Network Search from Message-passing
• Title（参考訳）: メッセージパッシングによるグラフニューラルネットワーク探索の再考
• Authors: Shaofei Cai, Liang Li, Jincan Deng, Beichen Zhang, Zheng-Jun Zha, Li Su and Qingming Huang
• Abstract要約: 本稿では,新しい検索空間を設計したグラフニューラルアーキテクチャサーチ(GNAS)を提案する。 グラフニューラルアーキテクチャパラダイム(GAP:Graph Neural Architecture Paradigm)をツリートポロジー計算手順と2種類の微粒原子操作で設計します。 実験では、GNASは複数のメッセージ通過機構と最適なメッセージ通過深さを持つより良いGNNを探索できることを示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 120.62373472087651
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) emerged recently as a standard toolkit for learning from data on graphs. Current GNN designing works depend on immense human expertise to explore different message-passing mechanisms, and require manual enumeration to determine the proper message-passing depth. Inspired by the strong searching capability of neural architecture search (NAS) in CNN, this paper proposes Graph Neural Architecture Search (GNAS) with novel-designed search space. The GNAS can automatically learn better architecture with the optimal depth of message passing on the graph. Specifically, we design Graph Neural Architecture Paradigm (GAP) with tree-topology computation procedure and two types of fine-grained atomic operations (feature filtering and neighbor aggregation) from message-passing mechanism to construct powerful graph network search space. Feature filtering performs adaptive feature selection, and neighbor aggregation captures structural information and calculates neighbors' statistics. Experiments show that our GNAS can search for better GNNs with multiple message-passing mechanisms and optimal message-passing depth. The searched network achieves remarkable improvement over state-of-the-art manual designed and search-based GNNs on five large-scale datasets at three classical graph tasks. Codes can be found at https://github.com/phython96/GNAS-MP.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフのデータから学習するための標準ツールキットとして最近登場した。 現在のGNNの設計作業は、異なるメッセージパッシングメカニズムを探索するための膨大な人間の専門知識に依存しており、適切なメッセージパッシング深さを決定するために手動の列挙が必要である。 CNNにおけるニューラルアーキテクチャ探索(NAS)の強力な探索能力に着想を得て,新しい検索空間を持つグラフニューラルアーキテクチャ探索(GNAS)を提案する。 GNASは、グラフ上のメッセージパッシングの最適な深さで、より優れたアーキテクチャを学習することができる。 具体的には,グラフニューラルネットワークパラダイム(gap)をツリートポロジ計算手順と,メッセージパッシング機構から2種類の細粒度原子演算(特徴フィルタリングと隣接アグリゲーション)を用いて設計し,強力なグラフネットワーク探索空間を構築する。 特徴フィルタリングは適応的な特徴選択を行い、隣接集約は構造情報をキャプチャし、隣人の統計を計算する。 実験により、GNASは複数のメッセージパッシング機構と最適なメッセージパッシング深さを持つより優れたGNNを検索できることがわかった。 検索されたネットワークは、3つの古典的なグラフタスクで5つの大規模データセットに対して、最先端の手動設計および検索に基づくGNNよりも顕著に改善されている。 コードはhttps://github.com/phython96/GNAS-MPで見ることができる。

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