論文の概要: GARNET: Reduced-Rank Topology Learning for Robust and Scalable Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12741v2
• Date: Tue, 1 Feb 2022 05:49:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-02 12:16:16.883663
• Title: GARNET: Reduced-Rank Topology Learning for Robust and Scalable Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: GARNET:ロバストでスケーラブルなグラフニューラルネットワークのための低ランクトポロジー学習
• Authors: Chenhui Deng, Xiuyu Li, Zhuo Feng, Zhiru Zhang
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、非ユークリッドデータでの学習を含むさまざまなアプリケーションにますます導入されている。 近年の研究では、GNNはグラフ敵攻撃に弱いことが示されている。 本稿では,GNNモデルの対角的ロバスト性を高めるため,スケーラブルなスペクトル法であるGARNETを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.448462928073635
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) have been increasingly deployed in various applications that involve learning on non-Euclidean data. However, recent studies show that GNNs are vulnerable to graph adversarial attacks. Although there are several defense methods to improve GNN robustness by eliminating adversarial components, they may also impair the underlying clean graph structure that contributes to GNN training. In addition, few of those defense models can scale to large graphs due to their high computational complexity and memory usage. In this paper, we propose GARNET, a scalable spectral method to boost the adversarial robustness of GNN models. GARNET first leverages weighted spectral embedding to construct a base graph, which is not only resistant to adversarial attacks but also contains critical (clean) graph structure for GNN training. Next, GARNET further refines the base graph by pruning additional uncritical edges based on probabilistic graphical model. GARNET has been evaluated on various datasets, including a large graph with millions of nodes. Our extensive experiment results show that GARNET achieves adversarial accuracy improvement and runtime speedup over state-of-the-art GNN (defense) models by up to 13.27% and 14.7x, respectively.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、非ユークリッドデータでの学習を含むさまざまなアプリケーションにますます導入されている。 しかし、近年の研究では、GNNはグラフ敵攻撃に弱いことが示されている。 敵成分を除去することでGNNの堅牢性を改善するための防御手法はいくつか存在するが、GNNトレーニングに寄与する基礎となるクリーングラフ構造を損なう可能性もある。 加えて、計算の複雑さとメモリ使用量が高いため、大規模なグラフにスケールできる防衛モデルはほとんどない。 本稿では,GNNモデルの対角的ロバスト性を高めるため,スケーラブルなスペクトル法であるGARNETを提案する。 GARNETはまず、重み付きスペクトル埋め込みを利用してベースグラフを構築する。 次に、GARNETは確率的グラフィカルモデルに基づいて、追加の非クリティカルエッジをプルーニングすることで、ベースグラフをさらに洗練する。 GARNETは、数百万のノードを持つ大きなグラフを含む、さまざまなデータセットで評価されている。 GARNETは,最先端のGNNモデルに対して,それぞれ最大13.27%,14.7倍の精度向上と実行速度向上を実現している。

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