Fugu-MT 論文翻訳(概要): Graph Few-shot Class-incremental Learning

論文の概要: Graph Few-shot Class-incremental Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12819v1
Date: Thu, 23 Dec 2021 19:46:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-28 16:32:11.522441
Title: Graph Few-shot Class-incremental Learning
Title（参考訳）: グラフによるクラスインクリメンタル学習
Authors: Zhen Tan, Kaize Ding, Ruocheng Guo, Huan Liu
Abstract要約: 新しいクラスを段階的に学習する能力は、すべての現実世界の人工知能システムにとって不可欠である。本稿では,グラフFCL(Graph Few-shot Class-incremental)問題について検討する。基本クラスから繰り返しタスクをサンプリングすることでグラフ擬似インクリメンタルラーニングパラダイムを提案する。本稿では,タスクレベルの注意とノードクラスのプロトタイプから計算したタスク依存型正規化器について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.94168397283495
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The ability to incrementally learn new classes is vital to all real-world artificial intelligence systems. A large portion of high-impact applications like social media, recommendation systems, E-commerce platforms, etc. can be represented by graph models. In this paper, we investigate the challenging yet practical problem, Graph Few-shot Class-incremental (Graph FCL) problem, where the graph model is tasked to classify both newly encountered classes and previously learned classes. Towards that purpose, we put forward a Graph Pseudo Incremental Learning paradigm by sampling tasks recurrently from the base classes, so as to produce an arbitrary number of training episodes for our model to practice the incremental learning skill. Furthermore, we design a Hierarchical-Attention-based Graph Meta-learning framework, HAG-Meta. We present a task-sensitive regularizer calculated from task-level attention and node class prototypes to mitigate overfitting onto either novel or base classes. To employ the topological knowledge, we add a node-level attention module to adjust the prototype representation. Our model not only achieves greater stability of old knowledge consolidation, but also acquires advantageous adaptability to new knowledge with very limited data samples. Extensive experiments on three real-world datasets, including Amazon-clothing, Reddit, and DBLP, show that our framework demonstrates remarkable advantages in comparison with the baseline and other related state-of-the-art methods.
Abstract（参考訳）: 新しいクラスを段階的に学ぶ能力は、現実世界のすべての人工知能システムにとって不可欠である。ソーシャルメディアやレコメンデーションシステム、eコマースプラットフォームなど、影響力の高いアプリケーションの大部分は、グラフモデルで表現することができる。本稿では,グラフモデルが新たに遭遇したクラスと事前学習したクラスの両方を分類する課題であるgraph few-shot class-incremental(graph fcl)問題について検討する。その目的に向けて,基本クラスから反復的にタスクをサンプリングしてグラフ擬似インクリメンタル学習パラダイムを展開し,インクリメンタル学習スキルを実践するために,モデルに対して任意の数のトレーニングエピソードを生成する。さらに,階層的アテンションに基づくグラフメタラーニングフレームワークhag-metaを設計する。本稿では,タスクレベルの注意とノードクラスのプロトタイプから計算したタスクに敏感な正規化器を提案する。トポロジカルな知識を活用するために,プロトタイプ表現を調整するノードレベルのアテンションモジュールを追加する。我々のモデルは, 従来の知識統合の安定性を向上するだけでなく, 極めて限られたデータサンプルを用いて, 新たな知識に有利な適応性を得る。 amazon-clothing、reddit、dblpを含む3つの実世界のデータセットに関する広範な実験では、ベースラインや他の関連する最先端のメソッドと比較して、我々のフレームワークが顕著な利点を示している。

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