論文の概要: AutoGCL: Automated Graph Contrastive Learning via Learnable View Generators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10259v1
• Date: Tue, 21 Sep 2021 15:34:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-22 14:15:58.050139
• Title: AutoGCL: Automated Graph Contrastive Learning via Learnable View Generators
• Title（参考訳）: AutoGCL:学習可能なビュージェネレータによるグラフコントラスト学習
• Authors: Yihang Yin, Qingzhong Wang, Siyu Huang, Haoyi Xiong, Xiang Zhang
• Abstract要約: 本稿では,Automated Graph Contrastive Learning (AutoGCL) という新しいフレームワークを提案する。 AutoGCLは、オート拡張戦略によって編成された学習可能なグラフビュージェネレータのセットを採用している。 半教師付き学習、教師なし学習、移動学習の実験は、グラフの対照的な学習における最先端技術よりも、我々のフレームワークの優位性を証明している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.59182542071303
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Contrastive learning has been widely applied to graph representation learning, where the view generators play a vital role in generating effective contrastive samples. Most of the existing contrastive learning methods employ pre-defined view generation methods, e.g., node drop or edge perturbation, which usually cannot adapt to input data or preserve the original semantic structures well. To address this issue, we propose a novel framework named Automated Graph Contrastive Learning (AutoGCL) in this paper. Specifically, AutoGCL employs a set of learnable graph view generators orchestrated by an auto augmentation strategy, where every graph view generator learns a probability distribution of graphs conditioned by the input. While the graph view generators in AutoGCL preserve the most representative structures of the original graph in generation of every contrastive sample, the auto augmentation learns policies to introduce adequate augmentation variances in the whole contrastive learning procedure. Furthermore, AutoGCL adopts a joint training strategy to train the learnable view generators, the graph encoder, and the classifier in an end-to-end manner, resulting in topological heterogeneity yet semantic similarity in the generation of contrastive samples. Extensive experiments on semi-supervised learning, unsupervised learning, and transfer learning demonstrate the superiority of our AutoGCL framework over the state-of-the-arts in graph contrastive learning. In addition, the visualization results further confirm that the learnable view generators can deliver more compact and semantically meaningful contrastive samples compared against the existing view generation methods.
• Abstract（参考訳）: コントラスト学習はグラフ表現学習に広く適用されており、ビュージェネレータは効果的なコントラストサンプルを生成する上で重要な役割を果たす。 既存のコントラスト学習手法の多くは、例えばノードのドロップやエッジの摂動といった定義済みのビュー生成手法を採用しており、通常は入力データに適応できない。 この問題に対処するため,本稿ではAutomated Graph Contrastive Learning(AutoGCL)という新しいフレームワークを提案する。 具体的には、autogclは学習可能なグラフビュー生成器のセットを自動拡張戦略で編成し、各グラフビュー生成器は入力によって条件付けられたグラフの確率分布を学習する。 AutoGCLのグラフビュージェネレータは、全ての対照的なサンプルの生成において、元のグラフの最も代表的な構造を保っているが、オート拡張は、対照的な学習手順全体に適切な拡張分散を導入するためのポリシーを学ぶ。 さらに、AutoGCLは学習可能なビュージェネレータ、グラフエンコーダ、分類器をエンドツーエンドで訓練するための共同トレーニング戦略を採用しており、トポロジ的不均一性は対照的なサンプルの生成において意味的な類似性をもたらす。 半教師付き学習,教師なし学習,移動学習に関する広範な実験は,グラフコントラスト学習における最先端技術よりもAutoGCLフレームワークの方が優れていることを示す。 さらに,学習可能なビュー生成器は,既存のビュー生成手法と比較して,よりコンパクトで意味的に意味のあるコントラストサンプルを提供できることを確認した。

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