論文の概要: Distilling Self-Knowledge From Contrastive Links to Classify Graph Nodes Without Passing Messages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08541v1
• Date: Wed, 16 Jun 2021 03:56:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-17 17:42:22.130298
• Title: Distilling Self-Knowledge From Contrastive Links to Classify Graph Nodes Without Passing Messages
• Title（参考訳）: コントラストリンクから自己知識を抽出して、メッセージの通過なしにグラフノードを分類する
• Authors: Yi Luo, Aiguo Chen, Ke Yan, Ling Tian
• Abstract要約: 接続ノード対から自己知識を多層パーセプトロンに変換するLinkDistという手法を開発した。 8つの実世界のデータセットによる実験は、LinkDistの利点を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.23156886382825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nowadays, Graph Neural Networks (GNNs) following the Message Passing paradigm become the dominant way to learn on graphic data. Models in this paradigm have to spend extra space to look up adjacent nodes with adjacency matrices and extra time to aggregate multiple messages from adjacent nodes. To address this issue, we develop a method called LinkDist that distils self-knowledge from connected node pairs into a Multi-Layer Perceptron (MLP) without the need to aggregate messages. Experiment with 8 real-world datasets shows the MLP derived from LinkDist can predict the label of a node without knowing its adjacencies but achieve comparable accuracy against GNNs in the contexts of semi- and full-supervised node classification. Moreover, LinkDist benefits from its Non-Message Passing paradigm that we can also distil self-knowledge from arbitrarily sampled node pairs in a contrastive way to further boost the performance of LinkDist.
• Abstract（参考訳）: 今日では、メッセージパッシングパラダイムに続くグラフニューラルネットワーク(GNN)が、グラフィックデータについて学ぶ主要な方法となっている。 このパラダイムのモデルでは、隣接ノードを隣接行列で調べるための余分なスペースと、隣接ノードから複数のメッセージを集約するための余分な時間が必要です。 この問題を解決するために、LinkDistと呼ばれる手法を開発し、接続ノード対からメッセージの集約を必要とせずに、自己知識をMLP(Multi-Layer Perceptron)に変換する。 実世界の8つのデータセットを用いた実験では、LinkDistから派生したMLPは、その隣接性を知らずにノードのラベルを予測できるが、半教師付きノード分類と完全教師付きノード分類のコンテキストにおいて、GNNに対して同等の精度を達成する。 さらに、LinkDistは非Message Passingパラダイムの利点として、任意にサンプリングされたノードペアから自己知識を不要にすることで、LinkDistの性能をさらに向上することができる。

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