論文の概要: Metropolis-Hastings Data Augmentation for Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14082v1
• Date: Sat, 26 Mar 2022 14:00:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-29 16:04:53.505924
• Title: Metropolis-Hastings Data Augmentation 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Metropolis-Hastingsデータ拡張
• Authors: Hyeonjin Park, Seunghun Lee, Sihyeon Kim, Jinyoung Park, Jisu Jeong, Kyung-Min Kim, Jung-Woo Ha, Hyunwoo J. Kim
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、少ないラベル付きデータによって、しばしば一般化の弱さに悩まされる。 データ拡張は、多くの領域におけるモデルの一般化能力を改善するための一般的な治療法である。 半教師付き学習のための明示的な目標分布から拡張グラフを描画する新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.57593078836311
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) often suffer from weak-generalization due to sparsely labeled data despite their promising results on various graph-based tasks. Data augmentation is a prevalent remedy to improve the generalization ability of models in many domains. However, due to the non-Euclidean nature of data space and the dependencies between samples, designing effective augmentation on graphs is challenging. In this paper, we propose a novel framework Metropolis-Hastings Data Augmentation (MH-Aug) that draws augmented graphs from an explicit target distribution for semi-supervised learning. MH-Aug produces a sequence of augmented graphs from the target distribution enables flexible control of the strength and diversity of augmentation. Since the direct sampling from the complex target distribution is challenging, we adopt the Metropolis-Hastings algorithm to obtain the augmented samples. We also propose a simple and effective semi-supervised learning strategy with generated samples from MH-Aug. Our extensive experiments demonstrate that MH-Aug can generate a sequence of samples according to the target distribution to significantly improve the performance of GNNs.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々なグラフベースのタスクにおける有望な結果にもかかわらず、少ないラベル付きデータによって、しばしば一般化の弱さに悩まされる。 データ拡張は、多くのドメインにおけるモデルの一般化能力を改善するための一般的な修正である。 しかし、データ空間の非ユークリッド的性質とサンプル間の依存関係のため、グラフ上の効果的な拡張の設計は困難である。 本稿では,半教師付き学習のための明示的な目標分布から拡張グラフを引き出す新しいフレームワークであるMetropolis-Hastings Data Augmentation(MH-Aug)を提案する。 mh-augはターゲット分布から拡張グラフのシーケンスを生成し、拡張の強さと多様性を柔軟に制御できる。 複雑なターゲット分布からの直接サンプリングは困難であるため、我々はMetropolis-Hastingsアルゴリズムを用いて拡張サンプルを得る。 また,MH-Augから生成したサンプルを用いた,シンプルで効果的な半教師付き学習戦略を提案する。 広範な実験により,mh-augはgnnの性能を著しく向上させるために,ターゲット分布に応じて一連のサンプルを生成できることが証明された。

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