論文の概要: Geometer: Graph Few-Shot Class-Incremental Learning via Prototype Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13954v1
• Date: Fri, 27 May 2022 13:02:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-30 13:57:08.294266
• Title: Geometer: Graph Few-Shot Class-Incremental Learning via Prototype Representation
• Title（参考訳）: geometer: プロトタイプ表現によるクラスインクリメンタル学習のグラフ
• Authors: Bin Lu, Xiaoying Gan, Lina Yang, Weinan Zhang, Luoyi Fu, Xinbing Wang
• Abstract要約: 既存のグラフニューラルネットワークに基づく手法は主に、豊富なラベリングを持つ固定クラス内の未ラベルノードの分類に重点を置いている。 本稿では,この難易度で実用的なグラフ数ショットクラスインクリメンタルラーニング(GFSCIL)問題に着目し,Geometerと呼ばれる新しい手法を提案する。 完全に接続されたニューラルネットワークのクラスを置き換えて再トレーニングする代わりに、Geometerは、最も近いクラスのプロトタイプを見つけることによって、ノードのラベルを予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.772432242082914
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: With the tremendous expansion of graphs data, node classification shows its great importance in many real-world applications. Existing graph neural network based methods mainly focus on classifying unlabeled nodes within fixed classes with abundant labeling. However, in many practical scenarios, graph evolves with emergence of new nodes and edges. Novel classes appear incrementally along with few labeling due to its newly emergence or lack of exploration. In this paper, we focus on this challenging but practical graph few-shot class-incremental learning (GFSCIL) problem and propose a novel method called Geometer. Instead of replacing and retraining the fully connected neural network classifer, Geometer predicts the label of a node by finding the nearest class prototype. Prototype is a vector representing a class in the metric space. With the pop-up of novel classes, Geometer learns and adjusts the attention-based prototypes by observing the geometric proximity, uniformity and separability. Teacher-student knowledge distillation and biased sampling are further introduced to mitigate catastrophic forgetting and unbalanced labeling problem respectively. Experimental results on four public datasets demonstrate that Geometer achieves a substantial improvement of 9.46% to 27.60% over state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: グラフデータの膨大な拡張により、ノード分類は多くの実世界のアプリケーションにおいて非常に重要であることを示す。 既存のグラフニューラルネットワークに基づく手法は主に、豊富なラベリングを持つ固定クラス内の未ラベルノードの分類に重点を置いている。 しかし、多くの実践シナリオにおいて、グラフは新しいノードとエッジの出現とともに進化する。 新しいクラスは、新しい出現や探検の欠如により、ラベル付けがほとんどなく、徐々に現れる。 本稿では,この難易度で実用的なグラフ数ショットクラスインクリメンタルラーニング(GFSCIL)問題に着目し,Geometerと呼ばれる新しい手法を提案する。 完全に接続されたニューラルネットワーククラスを置き換えて再トレーニングする代わりに、geometerは最寄りのクラスプロトタイプを見つけることでノードのラベルを予測する。 Prototype は計量空間のクラスを表すベクトルである。 新たなクラスが出現すると、ジオメーターは幾何学的近接性、均一性、分離性を観察して注意に基づくプロトタイプを学習し、調整する。 教師による知識蒸留とバイアスサンプリングは, それぞれ破壊的忘れと不均衡なラベル問題を軽減するために導入された。 4つの公開データセットの実験結果は、Geometerが最先端の手法よりも9.46%から27.60%の大幅な改善を達成したことを示している。

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