論文の概要: Simplifying approach to Node Classification in Graph Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06748v1
- Date: Fri, 12 Nov 2021 14:53:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-15 13:29:02.908727
- Title: Simplifying approach to Node Classification in Graph Neural Networks
- Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークにおけるノード分類の簡易化
- Authors: Sunil Kumar Maurya, Xin Liu and Tsuyoshi Murata
- Abstract要約: グラフニューラルネットワークのノード特徴集約ステップと深さを分離し、異なる集約特徴が予測性能にどのように寄与するかを経験的に分析する。
集約ステップによって生成された全ての機能が有用であるとは限らないことを示し、これらの少ない情報的特徴を用いることは、GNNモデルの性能に有害であることを示す。
提案モデルでは,提案モデルが最先端のGNNモデルと同等あるいはそれ以上の精度を達成可能であることを実証的に示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.057970273958933
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph Neural Networks have become one of the indispensable tools to learn
from graph-structured data, and their usefulness has been shown in wide variety
of tasks. In recent years, there have been tremendous improvements in
architecture design, resulting in better performance on various prediction
tasks. In general, these neural architectures combine node feature aggregation
and feature transformation using learnable weight matrix in the same layer.
This makes it challenging to analyze the importance of node features aggregated
from various hops and the expressiveness of the neural network layers. As
different graph datasets show varying levels of homophily and heterophily in
features and class label distribution, it becomes essential to understand which
features are important for the prediction tasks without any prior information.
In this work, we decouple the node feature aggregation step and depth of graph
neural network, and empirically analyze how different aggregated features play
a role in prediction performance. We show that not all features generated via
aggregation steps are useful, and often using these less informative features
can be detrimental to the performance of the GNN model. Through our
experiments, we show that learning certain subsets of these features can lead
to better performance on wide variety of datasets. We propose to use softmax as
a regularizer and "soft-selector" of features aggregated from neighbors at
different hop distances; and L2-Normalization over GNN layers. Combining these
techniques, we present a simple and shallow model, Feature Selection Graph
Neural Network (FSGNN), and show empirically that the proposed model achieves
comparable or even higher accuracy than state-of-the-art GNN models in nine
benchmark datasets for the node classification task, with remarkable
improvements up to 51.1%.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークは、グラフ構造化データから学ぶのに欠かせないツールの1つとなり、その有用性は様々なタスクで示されている。
近年、アーキテクチャ設計が大幅に改善され、様々な予測タスクのパフォーマンスが向上している。
一般に、これらのニューラルネットワークアーキテクチャは、同一層の学習可能な重み行列を用いて、ノードの特徴集約と特徴変換を組み合わせる。
これにより、さまざまなホップから集約されたノード機能の重要性と、ニューラルネットワーク層の表現性を分析することが困難になる。
異なるグラフデータセットが特徴量やクラスラベル分布の相同性および異種性を示すため、事前情報を持たない予測タスクにおいてどの特徴が重要かを理解することが不可欠となる。
本研究では、グラフニューラルネットワークのノード特徴集約ステップと深さを分離し、異なる集約特徴が予測性能にどのように寄与するかを実証分析する。
集約ステップによって生成された全ての機能が有用であるとは限らないことを示し、これらの少ない情報的特徴を用いることは、GNNモデルの性能に有害であることを示す。
実験を通じて,これらの機能のサブセットを学習することで,さまざまなデータセットのパフォーマンス向上が期待できることを示した。
ホップ距離の異なる近傍から集約された機能のレギュラライザとソフトセレクタとしてsoftmaxを用い,gnn層上でのl2正規化を提案する。
これらの手法を組み合わせることで、単純で浅い特徴選択グラフニューラルネットワーク(FSGNN)を提案し、提案モデルがノード分類タスクの9つのベンチマークデータセットにおいて、最先端のGNNモデルと同等またはそれ以上の精度を達成し、51.1%の大幅な改善を実現していることを示す。
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