論文の概要: GRAND+: Scalable Graph Random Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06389v1
- Date: Sat, 12 Mar 2022 09:41:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-20 01:47:33.485036
- Title: GRAND+: Scalable Graph Random Neural Networks
- Title(参考訳): GRAND+:スケーラブルグラフランダムニューラルネットワーク
- Authors: Wenzheng Feng, Yuxiao Dong, Tinglin Huang, Ziqi Yin, Xu Cheng, Evgeny
Kharlamov, Jie Tang
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ上の半教師付き学習に広く採用されている。
GRANDは計算コストのかかるデータ拡張処理に依存するため、大規模グラフを扱うことは困難である。
半教師付きグラフ学習のためのスケーラブルで高性能なGNNフレームワークGRAND+を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 26.47857017550499
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Graph neural networks (GNNs) have been widely adopted for semi-supervised
learning on graphs. A recent study shows that the graph random neural network
(GRAND) model can generate state-of-the-art performance for this problem.
However, it is difficult for GRAND to handle large-scale graphs since its
effectiveness relies on computationally expensive data augmentation procedures.
In this work, we present a scalable and high-performance GNN framework GRAND+
for semi-supervised graph learning. To address the above issue, we develop a
generalized forward push (GFPush) algorithm in GRAND+ to pre-compute a general
propagation matrix and employ it to perform graph data augmentation in a
mini-batch manner. We show that both the low time and space complexities of
GFPush enable GRAND+ to efficiently scale to large graphs. Furthermore, we
introduce a confidence-aware consistency loss into the model optimization of
GRAND+, facilitating GRAND+'s generalization superiority. We conduct extensive
experiments on seven public datasets of different sizes. The results
demonstrate that GRAND+ 1) is able to scale to large graphs and costs less
running time than existing scalable GNNs, and 2) can offer consistent accuracy
improvements over both full-batch and scalable GNNs across all datasets.
- Abstract(参考訳): グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ上の半教師付き学習に広く採用されている。
最近の研究では、グラフランダムニューラルネットワーク(grand)モデルがこの問題に対して最先端のパフォーマンスを生成できることが示されている。
しかし、計算コストのかかるデータ拡張手順に依存するため、GRANDが大規模グラフを扱うことは困難である。
本研究では,半教師付きグラフ学習のためのスケーラブルで高性能なGNNフレームワークGRAND+を提案する。
上記の問題に対処するために,grand+で一般化フォワードプッシュ(gfpush)アルゴリズムを開発し,汎用伝搬行列を事前計算し,グラフデータ拡張をミニバッチ方式で実行する。
GFPushの時間と空間の複雑さの両方が、GRAND+を大規模グラフに効率的にスケールできることが示される。
さらに、GRAND+のモデル最適化に信頼性を考慮した一貫性損失を導入し、GRAND+の一般化優位性を促進する。
異なるサイズの7つの公開データセットについて広範な実験を行う。
その結果、GRAND+は
1)大規模グラフへのスケールが可能で、既存のスケーラブルなgnnよりも実行時間が少なくなります。
2) すべてのデータセットにまたがるフルバッチとスケーラブルなgnnの両方に対して、一貫性のある精度改善を提供することができる。
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