Fugu-MT 論文翻訳(概要): Measuring and Improving the Use of Graph Information in Graph Neural Networks

論文の概要: Measuring and Improving the Use of Graph Information in Graph Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13170v1
Date: Mon, 27 Jun 2022 10:27:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-28 13:18:36.047646
Title: Measuring and Improving the Use of Graph Information in Graph Neural Networks
Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークにおけるグラフ情報の利用の測定と改善
Authors: Yifan Hou, Jian Zhang, James Cheng, Kaili Ma, Richard T. B. Ma, Hongzhi Chen, Ming-Chang Yang
Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフデータの表現学習に広く利用されている。本稿では,グラフデータから得られる情報の量と質を測定するための2つのスムーズネス指標を提案する。 CS-GNNと呼ばれる新しいGNNモデルは、グラフの滑らかさ値に基づいてグラフ情報の利用を改善するように設計されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 38.41049128525036
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Graph neural networks (GNNs) have been widely used for representation learning on graph data. However, there is limited understanding on how much performance GNNs actually gain from graph data. This paper introduces a context-surrounding GNN framework and proposes two smoothness metrics to measure the quantity and quality of information obtained from graph data. A new GNN model, called CS-GNN, is then designed to improve the use of graph information based on the smoothness values of a graph. CS-GNN is shown to achieve better performance than existing methods in different types of real graphs.
Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフデータの表現学習に広く利用されている。しかし、gnnがグラフデータから実際にどれだけのパフォーマンスを得るかについては、理解が限られている。本稿では,グラフデータから得られる情報の量と質を測定するための2つのスムーズネス指標を提案する。 CS-GNNと呼ばれる新しいGNNモデルは、グラフの滑らかさ値に基づいてグラフ情報の利用を改善するように設計されている。 CS-GNNは実グラフの異なる種類の既存手法よりも優れた性能を示す。

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