Fugu-MT 論文翻訳(概要): First Place Solution of KDD Cup 2021 OGB Large-Scale Challenge Graph-Level Track

論文の概要: First Place Solution of KDD Cup 2021 OGB Large-Scale Challenge Graph-Level Track

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08279v2
Date: Thu, 17 Jun 2021 11:24:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-18 12:13:57.543667
Title: First Place Solution of KDD Cup 2021 OGB Large-Scale Challenge Graph-Level Track
Title（参考訳）: KDDカップ2021OGB大規模チャレンジレベルグラフトラックの第一位ソリューション
Authors: Chengxuan Ying, Mingqi Yang, Shuxin Zheng, Guolin Ke, Shengjie Luo, Tianle Cai, Chenglin Wu, Yuxin Wang, Yanming Shen, Di He
Abstract要約: 我々は KDD Cup 2021 OGB Large-Scale Challenge - PCQM4M-LSC Track のソリューションを提案する。それぞれのモデルを8倍のクロスバリデーションでトレーニングし、トレーニングセットと検証セットの結合で2つのGraphormerモデルをトレーニングします。我々のチームは,本手法を用いてテストセットで0.1200 MAEを達成し,KDDカップグラフレベルトラックで優勝した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.19732587160729
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this technical report, we present our solution of KDD Cup 2021 OGB Large-Scale Challenge - PCQM4M-LSC Track. We adopt Graphormer and ExpC as our basic models. We train each model by 8-fold cross-validation, and additionally train two Graphormer models on the union of training and validation sets with different random seeds. For final submission, we use a naive ensemble for these 18 models by taking average of their outputs. Using our method, our team MachineLearning achieved 0.1200 MAE on test set, which won the first place in KDD Cup graph-level track.
Abstract（参考訳）: 本稿では,KDD Cup 2021 OGB Large-Scale Challenge - PCQM4M-LSC Trackについて述べる。 GraphormerとExpCを基本モデルとして採用しています。各モデルを8倍のクロスバリデーションでトレーニングし、さらにランダムシードの異なるトレーニングセットと検証セットの組み合わせで2つのグラフマーモデルをトレーニングします。最後に、これらの18モデルに対して、出力の平均を取ることで、ナイーブアンサンブルを使用します。我々のチームは,本手法を用いてテストセットで0.1200 MAEを達成し,KDDカップグラフレベルトラックで優勝した。

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