論文の概要: Open World Learning Graph Convolution for Latency Estimation in Routing Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14643v2
• Date: Fri, 26 Apr 2024 15:22:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-29 18:47:13.493966
• Title: Open World Learning Graph Convolution for Latency Estimation in Routing Networks
• Title（参考訳）: ルーティングネットワークにおける遅延推定のためのオープンワールドラーニンググラフ畳み込み
• Authors: Yifei Jin, Marios Daoutis, Sarunas Girdzijauskas, Aristides Gionis,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワークを用いてネットワークルーティングをモデル化する手法を提案する。 我々のモデルは、異なるネットワークサイズとルーティングネットワークの構成にまたがる安定した性能を共有し、同時に、目に見えないサイズ、構成、ユーザの振る舞いに対して外挿することができる。 予測精度,計算資源,推論速度,およびオープンワールド入力への一般化能力の観点から,本モデルが従来のディープラーニングモデルよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.228327606985257
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate routing network status estimation is a key component in Software Defined Networking. However, existing deep-learning-based methods for modeling network routing are not able to extrapolate towards unseen feature distributions. Nor are they able to handle scaled and drifted network attributes in test sets that include open-world inputs. To deal with these challenges, we propose a novel approach for modeling network routing, using Graph Neural Networks. Our method can also be used for network-latency estimation. Supported by a domain-knowledge-assisted graph formulation, our model shares a stable performance across different network sizes and configurations of routing networks, while at the same time being able to extrapolate towards unseen sizes, configurations, and user behavior. We show that our model outperforms most conventional deep-learning-based models, in terms of prediction accuracy, computational resources, inference speed, as well as ability to generalize towards open-world input.
• Abstract（参考訳）: 正確なルーティングネットワークの状態推定は、Software Defined Networkingの重要なコンポーネントである。 しかし、ネットワークルーティングをモデル化する既存のディープラーニングベースの手法では、見当たらない特徴分布への外挿ができない。 オープンワールドインプットを含むテストセットでは、スケールされたネットワーク属性やドリフトされたネットワーク属性も処理できない。 これらの課題に対処するために,グラフニューラルネットワークを用いてネットワークルーティングをモデル化する新しい手法を提案する。 提案手法は,ネットワーク遅延推定にも利用できる。 ドメイン知識によるグラフの定式化によってサポートされた我々のモデルは、異なるネットワークサイズとルーティングネットワークの構成にまたがる安定したパフォーマンスを共有すると同時に、目に見えないサイズ、構成、ユーザの振る舞いへの外挿を可能にする。 予測精度,計算資源,推論速度,およびオープンワールド入力への一般化能力の観点から,本モデルが従来のディープラーニングモデルよりも優れていることを示す。

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