論文の概要: A Graph Data Augmentation Strategy with Entropy Preserving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06048v1
• Date: Tue, 13 Jul 2021 12:58:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-14 20:03:21.677966
• Title: A Graph Data Augmentation Strategy with Entropy Preserving
• Title（参考訳）: エントロピー保存によるグラフデータ拡張戦略
• Authors: Xue Liu, Dan Sun, Wei Wei
• Abstract要約: 本稿では,グラフ間の特徴情報を評価するための定量的指標として,新しいグラフエントロピー定義を提案する。 グラフエントロピーの保存を考慮し、摂動機構を用いてトレーニングデータを生成する効果的な方法を提案する。 提案手法はトレーニング過程におけるGCNの堅牢性と一般化能力を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.886325179121226
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Graph Convolutional Networks (GCNs) proposed by Kipf and Welling are effective models for semi-supervised learning, but facing the obstacle of over-smoothing, which will weaken the representation ability of GCNs. Recently some works are proposed to tackle with above limitation by randomly perturbing graph topology or feature matrix to generate data augmentations as input for training. However, these operations have to pay the price of information structure integrity breaking, and inevitably sacrifice information stochastically from original graph. In this paper, we introduce a novel graph entropy definition as an quantitative index to evaluate feature information diffusion among a graph. Under considerations of preserving graph entropy, we propose an effective strategy to generate perturbed training data using a stochastic mechanism but guaranteeing graph topology integrity and with only a small amount of graph entropy decaying. Extensive experiments have been conducted on real-world datasets and the results verify the effectiveness of our proposed method in improving semi-supervised node classification accuracy compared with a surge of baselines. Beyond that, our proposed approach significantly enhances the robustness and generalization ability of GCNs during the training process.
• Abstract（参考訳）: Kipf と Welling が提案した Graph Convolutional Networks (GCNs) は、半教師付き学習に有効なモデルであるが、オーバースムーシングの障害に直面し、GCN の表現能力を弱める。 近年,グラフトポロジや特徴行列をランダムに摂動することで,学習用入力としてデータ拡張を生成する手法が提案されている。 しかし、これらの操作は、情報構造完全性の破れの代償を払い、必然的に元のグラフから情報を犠牲にしなければならない。 本稿では,グラフ間の特徴情報の拡散を評価する定量的指標として,新しいグラフエントロピー定義を提案する。 本稿では,グラフエントロピーの保存を考慮し,グラフトポロジの完全性を保証するとともに,少量のグラフエントロピー減衰を伴って,確率的機構を用いて摂動トレーニングデータを生成する効果的な方法を提案する。 実世界のデータセットについて広範な実験を行い,提案手法がベースライン数の増加と比較して,半教師付きノード分類精度の向上に有効であることを検証した。 さらに,本提案手法は,トレーニング過程におけるGCNの堅牢性と一般化能力を大幅に向上させる。

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