論文の概要: Augmenting Knowledge Transfer across Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04725v1
• Date: Fri, 9 Dec 2022 08:46:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 16:16:28.226614
• Title: Augmenting Knowledge Transfer across Graphs
• Title（参考訳）: グラフ間の知識伝達の強化
• Authors: Yuzhen Mao, Jianhui Sun, Dawei Zhou
• Abstract要約: 本稿では,グラフ間の知識伝達を増強する汎用学習フレームワークであるTransNETを紹介する。 特に、様々なグラフ信号を異なる粒度で自然に定式化できるトリニティ信号という新しい概念を導入する。 TransNETは7つのベンチマークデータセットに対する既存のアプローチを、大きなマージンで上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.50013525404218
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Given a resource-rich source graph and a resource-scarce target graph, how can we effectively transfer knowledge across graphs and ensure a good generalization performance? In many high-impact domains (e.g., brain networks and molecular graphs), collecting and annotating data is prohibitively expensive and time-consuming, which makes domain adaptation an attractive option to alleviate the label scarcity issue. In light of this, the state-of-the-art methods focus on deriving domain-invariant graph representation that minimizes the domain discrepancy. However, it has recently been shown that a small domain discrepancy loss may not always guarantee a good generalization performance, especially in the presence of disparate graph structures and label distribution shifts. In this paper, we present TRANSNET, a generic learning framework for augmenting knowledge transfer across graphs. In particular, we introduce a novel notion named trinity signal that can naturally formulate various graph signals at different granularity (e.g., node attributes, edges, and subgraphs). With that, we further propose a domain unification module together with a trinity-signal mixup scheme to jointly minimize the domain discrepancy and augment the knowledge transfer across graphs. Finally, comprehensive empirical results show that TRANSNET outperforms all existing approaches on seven benchmark datasets by a significant margin.
• Abstract（参考訳）: リソース豊富なソースグラフとリソースを対象とするグラフを考えると、グラフにまたがる知識を効果的に転送し、優れた一般化性能を確保するには、どうすればよいのか? 多くのハイインパクトドメイン(例えば脳ネットワークや分子グラフ)では、データの収集と注釈は極めて高価で時間がかかるため、ドメイン適応はラベル不足を緩和するための魅力的な選択肢となる。 これを踏まえて、最先端の手法は、ドメインの不一致を最小限に抑えるドメイン不変グラフ表現の導出に焦点を当てている。 しかし近年,グラフ構造が異なったり,ラベル分布が変化したりするなど,小さな領域の不一致が必ずしも優れた一般化性能を保証するとは限らないことが示されている。 本稿では,グラフ間の知識伝達を促進する汎用学習フレームワークであるtransnetを提案する。 特に、異なる粒度で様々なグラフ信号(例えば、ノード属性、エッジ、サブグラフ)を自然に定式化できるトリニティ信号という新しい概念を導入する。 そこで我々はさらに,トリニティ信号混合方式とともに,ドメインの差分を最小化し,グラフ間の知識伝達を増大させる領域統一モジュールを提案する。 最後に、総合的な実証結果から、TranNETは7つのベンチマークデータセットで既存のアプローチをかなり上回っている。

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