論文の概要: AutoGML: Fast Automatic Model Selection for Graph Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09280v1
• Date: Sat, 18 Jun 2022 20:43:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-22 19:10:22.775594
• Title: AutoGML: Fast Automatic Model Selection for Graph Machine Learning
• Title（参考訳）: AutoGML: グラフ機械学習のための高速自動モデル選択
• Authors: Namyong Park, Ryan Rossi, Nesreen Ahmed, Christos Faloutsos
• Abstract要約: 我々はAutoGMLと呼ばれる自動グラフ機械学習のための最初のメタラーニング手法を開発した。 異なる領域からのグラフ間の類似性を捉えるために,特殊メタグラフ機能を導入する。 新しいグラフのメソッドを選択するためにAutoGMLを使うことは、一般的なメソッドを一貫して適用することよりも著しく優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.70842402755857
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Given a graph learning task, such as link prediction, on a new graph dataset, how can we automatically select the best method as well as its hyperparameters (collectively called a model)? Model selection for graph learning has been largely ad hoc. A typical approach has been to apply popular methods to new datasets, but this is often suboptimal. On the other hand, systematically comparing models on the new graph quickly becomes too costly, or even impractical. In this work, we develop the first meta-learning approach for automatic graph machine learning, called AutoGML, which capitalizes on the prior performances of a large body of existing methods on benchmark graph datasets, and carries over this prior experience to automatically select an effective model to use for the new graph, without any model training or evaluations. To capture the similarity across graphs from different domains, we introduce specialized meta-graph features that quantify the structural characteristics of a graph. Then we design a meta-graph that represents the relations among models and graphs, and develop a graph meta-learner operating on the meta-graph, which estimates the relevance of each model to different graphs. Through extensive experiments, we show that using AutoGML to select a method for the new graph significantly outperforms consistently applying popular methods as well as several existing meta-learners, while being extremely fast at test time.
• Abstract（参考訳）: 新しいグラフデータセット上で、リンク予測などのグラフ学習タスクが与えられた場合、そのハイパーパラメータ(モデルと呼ばれる)だけでなく、最適なメソッドを自動的に選択するにはどうすればよいのか? グラフ学習のためのモデル選択は、主にアドホックだ。 典型的なアプローチは、新しいデータセットに一般的なメソッドを適用することであるが、これはしばしば準最適である。 一方、新しいグラフで体系的に比較するモデルにはコストがかかりすぎるし、実用的でないこともある。 本研究では,ベンチマークグラフデータセットにおける既存の大規模手法の先行性能を活かしたautogmlと呼ばれる自動グラフ機械学習のための最初のメタラーニング手法を開発し,この先行経験を継承して,モデルトレーニングや評価を必要とせず,新しいグラフに使用する効果的なモデルを自動選択する。 異なる領域のグラフ間の類似性を捉えるために,グラフの構造特性を定量化する特殊なメタグラフ機能を導入する。 次に,モデルとグラフの関係を表すメタグラフを設計し,メタグラフをベースとしたグラフメタラーナを開発し,各モデルと異なるグラフとの関係を推定する。 大規模な実験により,新しいグラフのメソッド選択にAutoGMLを用いることで,テスト時に非常に高速でありながら,一般的なメソッドやいくつかのメタラーナを一貫して適用する性能が著しく向上することを示した。

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