Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hierarchical Model Selection for Graph Neural Netoworks

論文の概要: Hierarchical Model Selection for Graph Neural Netoworks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00898v1
Date: Thu, 1 Dec 2022 22:31:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-05 17:17:00.483669
Title: Hierarchical Model Selection for Graph Neural Netoworks
Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークのための階層モデル選択
Authors: Yuga Oishi, Ken Kaneiwa
Abstract要約: 本稿では,各グラフデータの指標を分析して,適切なグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを選択する階層モデル選択フレームワークを提案する。実験では,HMSFが選択したモデルにより,様々なグラフデータに対するノード分類の性能が向上することを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Node classification on graph data is a major problem, and various graph neural networks (GNNs) have been proposed. Variants of GNNs such as H2GCN and CPF outperform graph convolutional networks (GCNs) by improving on the weaknesses of the traditional GNN. However, there are some graph data which these GNN variants fail to perform well than other GNNs in the node classification task. This is because H2GCN has a feature thinning on graph data with high average degree, and CPF gives rise to a problem about label-propagation suitability. Accordingly, we propose a hierarchical model selection framework (HMSF) that selects an appropriate GNN model by analyzing the indicators of each graph data. In the experiment, we show that the model selected by our HMSF achieves high performance on node classification for various types of graph data.
Abstract（参考訳）: グラフデータのノード分類は大きな問題であり、様々なグラフニューラルネットワーク(GNN)が提案されている。 H2GCNやCPFのようなGNNの多様性は、従来のGNNの弱点を改善することにより、GCNよりも優れている。しかし、これらのGNN変種がノード分類タスクの他のGNNよりもうまく機能しないグラフデータもある。これは、H2GCNがグラフデータに高い平均度で機能を薄めているためであり、CPFはラベルプロパゲーション適合性の問題を引き起こす。そこで我々は,各グラフデータの指標を分析し,適切なGNNモデルを選択する階層モデル選択フレームワーク(HMSF)を提案する。実験では,我々のhmsfで選択したモデルが,各種グラフデータのノード分類において高い性能を実現することを示す。

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