論文の概要: Interpolation-based Correlation Reduction Network for Semi-Supervised Graph Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02796v1
• Date: Mon, 6 Jun 2022 14:26:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-08 14:52:57.010001
• Title: Interpolation-based Correlation Reduction Network for Semi-Supervised Graph Learning
• Title（参考訳）: 半教師付きグラフ学習のための補間に基づく相関削減ネットワーク
• Authors: Xihong Yang, Yue Liu, Sihang Zhou, Xinwang Liu, En Zhu
• Abstract要約: 補間型相関低減ネットワーク(ICRN)と呼ばれる新しいグラフコントラスト学習手法を提案する。 提案手法では,決定境界のマージンを大きくすることで,潜在特徴の識別能力を向上させる。 この2つの設定を組み合わせることで、豊富なラベル付きノードと稀に価値あるラベル付きノードから豊富な監視情報を抽出し、離散表現学習を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.94816548023729
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have achieved promising performance in semi-supervised node classification in recent years. However, the problem of insufficient supervision, together with representation collapse, largely limits the performance of the GNNs in this field. To alleviate the collapse of node representations in semi-supervised scenario, we propose a novel graph contrastive learning method, termed Interpolation-based Correlation Reduction Network (ICRN). In our method, we improve the discriminative capability of the latent feature by enlarging the margin of decision boundaries and improving the cross-view consistency of the latent representation. Specifically, we first adopt an interpolation-based strategy to conduct data augmentation in the latent space and then force the prediction model to change linearly between samples. Second, we enable the learned network to tell apart samples across two interpolation-perturbed views through forcing the correlation matrix across views to approximate an identity matrix. By combining the two settings, we extract rich supervision information from both the abundant unlabeled nodes and the rare yet valuable labeled nodes for discriminative representation learning. Extensive experimental results on six datasets demonstrate the effectiveness and the generality of ICRN compared to the existing state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,近年,半教師付きノード分類において有望な性能を達成している。 しかし、表現の崩壊とともに、不十分な監督の問題は、この分野におけるGNNの性能を著しく制限している。 半教師付きシナリオにおけるノード表現の崩壊を軽減するために,補間に基づく相関還元ネットワーク (ICRN) と呼ばれる新しいグラフコントラスト学習手法を提案する。 提案手法では,決定境界のマージンを拡大し,潜在表現のクロスビュー一貫性を向上させることにより,潜在特徴の識別能力を向上させる。 具体的には、まず、補間に基づく戦略を採用し、潜時空間でデータ拡張を行い、次にサンプル間の線形変化を予測モデルに強制する。 第2に, 学習ネットワークは, 相関行列を同一視行列に近似させることにより, 2つの補間摂動ビューをまたいでサンプルを分離することができる。 この2つの設定を組み合わせることで、豊富なラベル付きノードと稀に価値あるラベル付きノードから豊富な監視情報を抽出し、識別的表現学習を行う。 6つのデータセットに対する大規模な実験結果は、既存の最先端手法と比較してICRNの有効性と汎用性を示している。

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