論文の概要: Discovering the Representation Bottleneck of Graph Neural Networks from
Multi-order Interactions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07266v2
- Date: Tue, 17 May 2022 06:53:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-18 11:07:18.769663
- Title: Discovering the Representation Bottleneck of Graph Neural Networks from
Multi-order Interactions
- Title（参考訳）: 多階相互作用によるグラフニューラルネットワークの表現基盤の発見
- Authors: Fang Wu, Siyuan Li, Lirong Wu, Stan Z. Li, Dragomir Radev, Qiang Zhang
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード機能を伝搬し、インタラクションを構築するためにメッセージパッシングパラダイムに依存している。
最近の研究は、異なるグラフ学習タスクはノード間の異なる範囲の相互作用を必要とすることを指摘している。
科学領域における2つの共通グラフ構築法、すなわち、emphK-nearest neighbor(KNN)グラフとemphfully-connected(FC)グラフについて検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.597480162777074
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Most graph neural networks (GNNs) rely on the message passing paradigm to
propagate node features and build interactions. Recent works point out that
different graph learning tasks require different ranges of interactions between
nodes. To investigate its underlying mechanism, we explore the capacity of GNNs
to capture pairwise interactions between nodes under contexts with different
complexities, especially for their graph-level and node-level applications in
scientific domains like biochemistry and physics. When formulating pairwise
interactions, we study two common graph construction methods in scientific
domains, i.e., \emph{K-nearest neighbor} (KNN) graphs and
\emph{fully-connected} (FC) graphs. Furthermore, we demonstrate that the
inductive bias introduced by KNN-graphs and FC-graphs hinders GNNs to learn the
most informative order of interactions. {Such a phenomenon is broadly shared by
several GNNs for different graph learning tasks and forbids GNNs to achieve the
global minimum loss, so we name it a \emph{representation bottleneck}.} To
overcome that, we propose a novel graph rewiring approach based on the pairwise
interaction strengths to dynamically adjust the reception fields of each node.
Extensive experiments in molecular property prediction and dynamic system
forecast prove the superiority of our method over state-of-the-art GNN
baselines. More importantly, this paper provides a reasonable explanation of
why subgraphs play an important role in the determination of graph properties.
- Abstract（参考訳）: ほとんどのグラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノードの特徴を伝達し、インタラクションを構築するためにメッセージパッシングパラダイムに依存している。
最近の研究は、異なるグラフ学習タスクはノード間の相互作用の幅が異なることを指摘している。
その根底にあるメカニズムを調べるため、gnnは複雑度が異なる状況下で、特に生物化学や物理学などの科学分野におけるグラフレベルおよびノードレベルの応用において、ノード間の対的な相互作用を捉えることができる。
ペアワイズ相互作用を定式化する際には、科学領域における2つの共通グラフ構築法、すなわち \emph{K-nearest neighbor} (KNN) グラフと \emph{fully-connected} (FC) グラフを研究する。
さらに、KNNグラフとFCグラフが導入した帰納バイアスは、GNNが最も情報に富む相互作用の順序を知るのを妨げることを示した。
このような現象は、異なるグラフ学習タスクのために複数のgnnによって広く共有され、グローバル最小損失を達成するためにgnnを禁止するので、これを \emph{representation bottleneck} と呼ぶ。
そこで本研究では,各ノードの受信フィールドを動的に調整する,ペアの相互作用強度に基づくグラフ再構成手法を提案する。
分子特性予測と動的システム予測に関する広範な実験により,最先端のgnnベースラインよりも優れた手法が証明された。
より重要なことは、なぜサブグラフがグラフ特性の決定において重要な役割を果たすのかを合理的に説明することである。
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