論文の概要: Graph Property Prediction on Open Graph Benchmark: A Winning Solution by Graph Neural Architecture Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06027v1
• Date: Wed, 13 Jul 2022 08:17:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-14 15:38:25.102206
• Title: Graph Property Prediction on Open Graph Benchmark: A Winning Solution by Graph Neural Architecture Search
• Title（参考訳）: Open Graphベンチマークによるグラフ特性予測 - Graph Neural Architecture Searchによる勝利のソリューション
• Authors: Xu Wang and Huan Zhao and Lanning Wei and Quanming Yao
• Abstract要約: PAS(Pooling Architecture Search)を導入してグラフ分類タスクのためのグラフニューラルネットワークフレームワークを設計する。 本稿では,GNNトポロジ設計手法であるF2GNNに基づいて改良を行い,グラフ特性予測タスクにおけるモデルの性能をさらに向上させる。 NAS法は,複数のタスクに対して高い一般化能力を有し,グラフ特性予測タスクの処理における本手法の利点が証明された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.89305885538052
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aiming at two molecular graph datasets and one protein association subgraph dataset in OGB graph classification task, we design a graph neural network framework for graph classification task by introducing PAS(Pooling Architecture Search). At the same time, we improve it based on the GNN topology design method F2GNN to further design the feature selection and fusion strategies, so as to further improve the performance of the model in the graph property prediction task while overcoming the over smoothing problem of deep GNN training. Finally, a performance breakthrough is achieved on these three datasets, which is significantly better than other methods with fixed aggregate function. It is proved that the NAS method has high generalization ability for multiple tasks and the advantage of our method in processing graph property prediction tasks.
• Abstract（参考訳）: OGBグラフ分類タスクにおける2つの分子グラフデータセットと1つのタンパク質関連サブグラフデータセットを対象として,PAS(Pooling Architecture Search)を導入してグラフ分類タスクのためのグラフニューラルネットワークフレームワークを設計する。 同時に、GNNトポロジ設計手法F2GNNに基づいて、特徴選択と融合戦略をさらに設計し、深いGNNトレーニングの過度な平滑化問題を克服しつつ、グラフ特性予測タスクにおけるモデルの性能をさらに向上させる。 最後に、これらの3つのデータセットでパフォーマンスのブレークスルーが達成され、これは固定集約関数を持つ他のメソッドよりも大幅に優れている。 NAS法は,複数のタスクに対して高い一般化能力を有し,グラフ特性予測タスクの処理における本手法の利点が証明された。

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