論文の概要: Online Adversarial Distillation for Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13966v1
• Date: Tue, 28 Dec 2021 02:30:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-30 14:47:48.477136
• Title: Online Adversarial Distillation for Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークのオンライン逆蒸留
• Authors: Can Wang, Zhe Wang, Defang Chen, Sheng Zhou, Yan Feng, Chun Chen
• Abstract要約: 知識蒸留は畳み込みニューラルネットワークにおけるモデル一般化能力を改善する技術である。 本稿では,一群のグラフニューラルネットワークを学習するためのオンライン逆蒸留手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.746598033413086
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge distillation has recently become a popular technique to improve the model generalization ability on convolutional neural networks. However, its effect on graph neural networks is less than satisfactory since the graph topology and node attributes are likely to change in a dynamic way and in this case a static teacher model is insufficient in guiding student training. In this paper, we tackle this challenge by simultaneously training a group of graph neural networks in an online distillation fashion, where the group knowledge plays a role as a dynamic virtual teacher and the structure changes in graph neural networks are effectively captured. To improve the distillation performance, two types of knowledge are transferred among the students to enhance each other: local knowledge reflecting information in the graph topology and node attributes, and global knowledge reflecting the prediction over classes. We transfer the global knowledge with KL-divergence as the vanilla knowledge distillation does, while exploiting the complicated structure of the local knowledge with an efficient adversarial cyclic learning framework. Extensive experiments verified the effectiveness of our proposed online adversarial distillation approach.
• Abstract（参考訳）: 近年,畳み込みニューラルネットワークのモデル一般化能力を向上させる技術として,知識蒸留が普及している。 しかし、グラフトポロジーやノード属性が動的に変化する可能性があり、この場合、静的教師モデルでは学生トレーニングの指導が不十分であるため、グラフニューラルネットワークへの影響は満足できない。 本稿では,グループ知識が動的仮想教師としての役割を担い,グラフニューラルネットワークの構造変化を効果的に捉えるオンライン蒸留方式で,グラフニューラルネットワークのグループを同時に訓練することで,この問題に対処する。 蒸留性能を向上させるために, グラフトポロジとノード属性の情報を反映した局所知識と, クラス上での予測を反映したグローバル知識の2つの知識が相互に伝達される。 我々は,局所知識の複雑な構造を効率的な逆巡回学習フレームワークで活用しながら,バニラ知識蒸留と同じkl-divergenceでグローバル知識を伝達する。 大規模実験により, 提案手法の有効性が検証された。

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