論文の概要: An Empirical Study of Graph Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.01116v1
• Date: Thu, 2 Sep 2021 17:43:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-03 13:42:23.528560
• Title: An Empirical Study of Graph Contrastive Learning
• Title（参考訳）: グラフコントラスト学習に関する実証的研究
• Authors: Yanqiao Zhu, Yichen Xu, Qiang Liu, Shu Wu
• Abstract要約: グラフコントラスト学習は、人間のアノテーションなしでグラフ表現を学習するための新しいパラダイムを確立する。 一般的なGCLパラダイムでは,拡張関数,コントラストモード,コントラスト目的,負のマイニング技術など,いくつかの重要な設計上の考慮事項を識別する。 今後の研究の促進とGCLアルゴリズムの実装を容易にするため,モジュール化されたCLコンポーネント,標準化された評価,実験管理を特徴とする,使い易いライブラリPyGCLを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.246488437677616
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Contrastive Learning (GCL) establishes a new paradigm for learning graph representations without human annotations. Although remarkable progress has been witnessed recently, the success behind GCL is still left somewhat mysterious. In this work, we first identify several critical design considerations within a general GCL paradigm, including augmentation functions, contrasting modes, contrastive objectives, and negative mining techniques. Then, to understand the interplay of different GCL components, we conduct extensive, controlled experiments over a set of benchmark tasks on datasets across various domains. Our empirical studies suggest a set of general receipts for effective GCL, e.g., simple topology augmentations that produce sparse graph views bring promising performance improvements; contrasting modes should be aligned with the granularities of end tasks. In addition, to foster future research and ease the implementation of GCL algorithms, we develop an easy-to-use library PyGCL, featuring modularized CL components, standardized evaluation, and experiment management. We envision this work to provide useful empirical evidence of effective GCL algorithms and offer several insights for future research.
• Abstract（参考訳）: グラフコントラスト学習(GCL)は、人間のアノテーションなしでグラフ表現を学習するための新しいパラダイムを確立する。 最近は目覚ましい進歩が見られたが、GCLの成功はいまだに謎のままである。 本研究では,まず,拡張関数,コントラストモード,コントラスト目標,負のマイニング手法など,一般のgclパラダイムにおける重要な設計上の考慮事項を明らかにする。 そして、異なるGCLコンポーネントの相互作用を理解するために、さまざまなドメインにわたるデータセットのベンチマークタスクのセットに対して、広範囲に制御された実験を行う。 我々の実証的研究は、例えば、スパースグラフビューを生成する単純なトポロジ拡張のような、効果的なGCLのための一般的なレシートセットが、有望なパフォーマンス改善をもたらすことを示唆している。 さらに,今後の研究の促進とGCLアルゴリズムの実装を容易にするため,モジュール化されたCLコンポーネント,標準化された評価,実験管理を備えた,使い易いライブラリPyGCLを開発した。 本研究は,有効なGCLアルゴリズムの実証的証拠を提供するとともに,今後の研究にいくつかの洞察を与えるものである。

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