論文の概要: GPNet: Simplifying Graph Neural Networks via Multi-channel Geometric Polynomials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.15454v1
• Date: Fri, 30 Sep 2022 13:03:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 14:40:48.345040
• Title: GPNet: Simplifying Graph Neural Networks via Multi-channel Geometric Polynomials
• Title（参考訳）: GPNet: 多チャンネル幾何多項式によるグラフニューラルネットワークの簡易化
• Authors: Xun Liu, Alex Hay-Man Ng, Fangyuan Lei, Yikuan Zhang, Zhengmin Li
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データにおける現実の問題を回避するための有望なアプローチである。 これらのモデルは、通常、過度に滑らかな、過度に適合する、訓練しにくい、強いホモフィリー仮定の4つの基本的な制限のうちの少なくとも1つを持つ。 本稿では, (D1) 拡張畳み込み, (D2) マルチチャネル学習, (D3) 自己注意スコア, (D4) サインファクタなどのキーデザインの集合を同定し,異なるタイプの学習を促進する。 理論的にモデルを解析し、自己注意スコアを調整することにより、様々なグラフフィルタを近似できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.521781613847069
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) are a promising deep learning approach for circumventing many real-world problems on graph-structured data. However, these models usually have at least one of four fundamental limitations: over-smoothing, over-fitting, difficult to train, and strong homophily assumption. For example, Simple Graph Convolution (SGC) is known to suffer from the first and fourth limitations. To tackle these limitations, we identify a set of key designs including (D1) dilated convolution, (D2) multi-channel learning, (D3) self-attention score, and (D4) sign factor to boost learning from different types (i.e. homophily and heterophily) and scales (i.e. small, medium, and large) of networks, and combine them into a graph neural network, GPNet, a simple and efficient one-layer model. We theoretically analyze the model and show that it can approximate various graph filters by adjusting the self-attention score and sign factor. Experiments show that GPNet consistently outperforms baselines in terms of average rank, average accuracy, complexity, and parameters on semi-supervised and full-supervised tasks, and achieves competitive performance compared to state-of-the-art model with inductive learning task.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データ上の現実的な問題の多くを回避するための、有望なディープラーニングアプローチである。 しかしながら、これらのモデルは、通常4つの基本的な制限のうちの少なくとも1つ、過剰なスムーシング、過剰フィッティング、訓練が難しい、強いホモフィリー仮定を持つ。 例えば、単純なグラフ畳み込み(sgc)は、第1および第4の制限に苦しむことが知られている。 これらの制約に対処するため, (D1) 拡張畳み込み, (D2) マルチチャネル学習, (D3) 自己注意スコア, (D4) サインファクタなど,異なるタイプの学習(ホモフィリー, ヘテロフィリー) とスケール(小, 中, 大規模) から学習を促進し,それらをグラフニューラルネットワーク, GPNet, シンプルで効率的な1層モデルに結合するキーデザインのセットを同定する。 理論的にモデルを解析し、自己注意スコアと符号係数を調整することにより、様々なグラフフィルタを近似できることを示す。 実験の結果,GPNetは半教師付きタスクにおいて平均ランク,平均精度,複雑性,パラメータの点で一貫してベースラインを上回り,インダクティブ学習タスクを用いた最先端モデルと比較して競争性能が向上していることがわかった。

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