論文の概要: MetaGL: Evaluation-Free Selection of Graph Learning Models via Meta-Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09280v3
• Date: Thu, 8 Jun 2023 23:11:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-12 18:24:44.177139
• Title: MetaGL: Evaluation-Free Selection of Graph Learning Models via Meta-Learning
• Title（参考訳）: MetaGL:メタラーニングによるグラフ学習モデルの評価自由選択
• Authors: Namyong Park, Ryan Rossi, Nesreen Ahmed, Christos Faloutsos
• Abstract要約: 評価自由グラフ学習モデル選択のためのメタ学習手法MetaGLを開発した。 様々なグラフにまたがる類似性を定量化するために,特殊メタグラフ機能を導入する。 そして、グラフとモデル間の関係を表すG-Mネットワークを設計し、グラフベースのメタラーナーを開発する。
• 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, how can we select the best method as well as its hyperparameters (collectively called a model) without having to train or evaluate any model on the new graph? 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 evaluation-free graph learning model selection, called MetaGL, which utilizes the prior performances of existing methods on various benchmark graph datasets to automatically select an effective model for the new graph, without any model training or evaluations. To quantify similarities across a wide variety of graphs, we introduce specialized meta-graph features that capture the structural characteristics of a graph. Then we design G-M network, which represents the relations among graphs and models, and develop a graph-based meta-learner operating on this G-M network, which estimates the relevance of each model to different graphs. Extensive experiments show that using MetaGL to select a model for the new graph greatly outperforms several existing meta-learning techniques tailored for graph learning model selection (up to 47% better), while being extremely fast at test time (~1 sec).
• Abstract（参考訳）: 新しいグラフ上でリンク予測のようなグラフ学習タスクが与えられたら、新しいグラフ上でモデルをトレーニングしたり評価したりすることなく、最適なメソッドとハイパーパラメータ(まとめてモデルと呼ぶ)をどうやって選択できるでしょうか? 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,評価自由グラフ学習モデル選択のためのメタラーニング手法であるMetaGLを開発し,様々なベンチマークグラフデータセット上の既存手法の性能を利用して,モデルトレーニングや評価を行わずに,新しいグラフに対して有効なモデルを自動的に選択する。 様々なグラフの類似性を定量化するために,グラフの構造的特徴を捉える特殊なメタグラフ特徴を導入する。 次に、グラフとモデルの関係を表すg-mネットワークを設計し、このg-mネットワークで動作するグラフベースのメタリーナーを開発し、各モデルと異なるグラフとの関係を推定する。 大規模な実験によると、MetaGLを使って新しいグラフのモデルを選択すると、グラフ学習モデル選択に適したいくつかの既存のメタ学習技術(最大47%改善)よりもはるかに高速(約1秒)である。

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