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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13966v2
• Date: Thu, 05 Dec 2024 03:35:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-08 16:57:47.862584
• Title: Online Adversarial Knowledge Distillation for Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークのためのオンライン逆知識蒸留法
• Authors: Can Wang, Zhe Wang, Defang Chen, Sheng Zhou, Yan Feng, Chun Chen,
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)におけるモデルの一般化を促進するための知識蒸留 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）: 25.902263307225816
• License:
• Abstract: Knowledge distillation, a technique recently gaining popularity for enhancing model generalization in Convolutional Neural Networks (CNNs), operates under the assumption that both teacher and student models are trained on identical data distributions. However, its effect on Graph Neural Networks (GNNs) is less than satisfactory since the graph topology and node attributes are prone to evolve, thereby leading to the issue of distribution shift. 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. The code is published at https://github.com/wangz3066/OnlineDistillGCN.
• Abstract（参考訳）: 近年、CNN(Convolutional Neural Networks)におけるモデル一般化の促進に人気が高まっている知識蒸留は、教師モデルと学生モデルの両方が同一のデータ分布で訓練されているという前提の下で運用されている。 しかし、グラフトポロジとノード属性が進化しがちであるため、グラフニューラルネットワーク(GNN)への影響は十分ではないため、分散シフトの問題につながる。 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ローカル知識と, クラス間の予測を反映したグローバル知識の2種類の知識を学生間で伝達し, 相互に強化する。 我々は, 局所的な知識の複雑な構造を, 効率の良い逆循環学習フレームワークで活用しながら, バニラの知識蒸留のようにKL分割でグローバルな知識を伝達する。 大規模実験により, 提案したオンライン逆蒸留法の有効性が検証された。 コードはhttps://github.com/wangz3066/OnlineDistillGCNで公開されている。

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