論文の概要: Dual GNNs: Graph Neural Network Learning with Limited Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15755v1
• Date: Tue, 29 Jun 2021 23:52:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-01 12:38:23.970620
• Title: Dual GNNs: Graph Neural Network Learning with Limited Supervision
• Title（参考訳）: Dual GNN: 限定スーパービジョンによるグラフニューラルネットワーク学習
• Authors: Abdullah Alchihabi, Yuhong Guo
• Abstract要約: 本稿では,この課題に対処するための新しいDual GNN学習フレームワークを提案する。 2つのモジュールを2つのGNN学習フレームワークに統合することにより、エンドツーエンドで共同学習を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.770877823910176
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) require a relatively large number of labeled nodes and a reliable/uncorrupted graph connectivity structure in order to obtain good performance on the semi-supervised node classification task. The performance of GNNs can degrade significantly as the number of labeled nodes decreases or the graph connectivity structure is corrupted by adversarial attacks or due to noises in data measurement /collection. Therefore, it is important to develop GNN models that are able to achieve good performance when there is limited supervision knowledge -- a few labeled nodes and noisy graph structures. In this paper, we propose a novel Dual GNN learning framework to address this challenge task. The proposed framework has two GNN based node prediction modules. The primary module uses the input graph structure to induce regular node embeddings and predictions with a regular GNN baseline, while the auxiliary module constructs a new graph structure through fine-grained spectral clusterings and learns new node embeddings and predictions. By integrating the two modules in a dual GNN learning framework, we perform joint learning in an end-to-end fashion. This general framework can be applied on many GNN baseline models. The experimental results validate that the proposed dual GNN framework can greatly outperform the GNN baseline methods when the labeled nodes are scarce and the graph connectivity structure is noisy.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、半教師付きノード分類タスクにおいて優れた性能を得るために、比較的多数のラベル付きノードと信頼性と不正確なグラフ接続構造を必要とする。 gnnの性能は、ラベル付きノード数の減少や、逆攻撃やデータ測定/コレクションのノイズによってグラフ接続構造が損なわれるため、大幅に低下する可能性がある。 したがって、少数のラベル付きノードとノイズの多いグラフ構造を含む、監督知識が限られている場合に優れたパフォーマンスを達成できるGNNモデルを開発することが重要である。 本稿では,この課題に対処するための新しいDual GNN学習フレームワークを提案する。 提案フレームワークには2つのGNNベースのノード予測モジュールがある。 一次モジュールは入力グラフ構造を用いて正規ノードの埋め込みと予測を通常のGNNベースラインで誘導し、補助モジュールは微細なスペクトルクラスタリングによって新しいグラフ構造を構築し、新しいノードの埋め込みと予測を学ぶ。 2つのモジュールを2つのGNN学習フレームワークに統合することにより、エンドツーエンドで共同学習を行う。 この一般的なフレームワークは多くのGNNベースラインモデルに適用できる。 実験により,ラベル付きノードが不足し,グラフ接続構造がノイズの多い場合,提案したデュアルGNNフレームワークがGNNのベースライン手法を大幅に上回ることを示す。

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