論文の概要: Evaluating Self-Supervised Learning for Molecular Graph Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08005v1
• Date: Thu, 16 Jun 2022 09:01:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-18 06:58:49.572236
• Title: Evaluating Self-Supervised Learning for Molecular Graph Embeddings
• Title（参考訳）: 分子グラフ埋め込みにおける自己教師付き学習の評価
• Authors: Hanchen Wang, Jean Kaddour, Shengchao Liu, Jian Tang, Matt Kusner, Joan Lasenby, Qi Liu
• Abstract要約: Graph Self-Supervised Learning (GSSL)は、専門家のアノテーションなしでグラフ埋め込みを学習する方法を舗装する。 MolGraphEval は (i) 位相-, (ii) 部分構造-, (iii) 埋め込み空間特性に分類されたプローブタスクのスイートである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.059663996593343
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph Self-Supervised Learning (GSSL) paves the way for learning graph embeddings without expert annotation, which is particularly impactful for molecular graphs since the number of possible molecules is enormous and labels are expensive to obtain. However, by design, GSSL methods are not trained to perform well on one downstream task but aim for transferability to many, making evaluating them less straightforward. As a step toward obtaining profiles of molecular graph embeddings with diverse and interpretable attributes, we introduce Molecular Graph Representation Evaluation (MolGraphEval), a suite of probe tasks, categorised into (i) topological-, (ii) substructure-, and (iii) embedding space properties. By benchmarking existing GSSL methods on both existing downstream datasets and MolGraphEval, we discover surprising discrepancies between conclusions drawn from existing datasets alone versus more fine-grained probing, suggesting that current evaluation protocols do not provide the whole picture. Our modular, automated end-to-end GSSL pipeline code will be released upon acceptance, including standardised graph loading, experiment management, and embedding evaluation.
• Abstract（参考訳）: グラフ自己教師付き学習(gssl: graph self-supervised learning)は、専門家のアノテーションなしでグラフ埋め込みを学習する方法を提供する。 しかしながら、設計上、gsslメソッドは1つのダウンストリームタスクでうまく機能するように訓練されていないが、多くのタスクへの転送性を目指しているため、評価が容易ではない。 多様な解釈可能な属性を持つ分子グラフ埋め込みのプロファイルを得るためのステップとして,プローブタスクのスイートである分子グラフ表現評価(molgrapheval)を導入する。 (i)トポロジ-,トポロジ (ii)サブストラクチャ-,及び (iii)埋め込み空間特性。 既存のダウンストリームデータセットとMolGraphEvalの両方で既存のGSSLメソッドをベンチマークすることで、既存のデータセットから引き出された結論とよりきめ細かなプロファイリングとの驚くべき相違を発見し、現在の評価プロトコルが全体像を提供していないことを示唆する。 我々のモジュール化されたエンドツーエンドのGSSLパイプラインコードは、標準化されたグラフローディング、実験管理、埋め込み評価を含む受け入れ時にリリースされます。

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