論文の概要: Is Signed Message Essential for Graph Neural Networks?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08918v1
- Date: Sat, 21 Jan 2023 08:47:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-24 15:51:21.693448
- Title: Is Signed Message Essential for Graph Neural Networks?
- Title(参考訳): サイン付きメッセージはグラフニューラルネットワークに必須か?
- Authors: Yoonhyuk Choi, Jiho Choi, Taewook Ko, Chong-Kwon Kim
- Abstract要約: 隣接ノードから情報を収集するメッセージパスグラフニューラルネットワーク(GNN)は、ホモ親和性グラフの満足度を達成している。
本稿では,先行理解をマルチクラスシナリオに拡張し,2つの欠点を指摘した。
理論的理解に基づいて,マルチクラスグラフに適用可能な新しい戦略を導入する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.3190581566723918
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Message-passing Graph Neural Networks (GNNs), which collect information from
adjacent nodes, achieve satisfying results on homophilic graphs. However, their
performances are dismal in heterophilous graphs, and many researchers have
proposed a plethora of schemes to solve this problem. Especially, flipping the
sign of edges is rooted in a strong theoretical foundation, and attains
significant performance enhancements. Nonetheless, previous analyses assume a
binary class scenario and they may suffer from confined applicability. This
paper extends the prior understandings to multi-class scenarios and points out
two drawbacks: (1) the sign of multi-hop neighbors depends on the message
propagation paths and may incur inconsistency, (2) it also increases the
prediction uncertainty (e.g., conflict evidence) which can impede the stability
of the algorithm. Based on the theoretical understanding, we introduce a novel
strategy that is applicable to multi-class graphs. The proposed scheme combines
confidence calibration to secure robustness while reducing uncertainty. We show
the efficacy of our theorem through extensive experiments on six benchmark
graph datasets.
- Abstract(参考訳): 隣接ノードから情報を収集するメッセージパスグラフニューラルネットワーク(GNN)は、ホモ親和性グラフの満足度を達成している。
しかし、その性能は不均一であり、多くの研究者がこの問題を解決するためのスキームを提案している。
特に、エッジの符号をひっくり返すことは強い理論的基礎に根ざしており、大幅な性能向上を達成している。
それでも、以前の分析ではバイナリクラスのシナリオを前提としており、適用性に制限がある可能性がある。
本稿では,先行理解をマルチクラスシナリオに拡張し,(1) マルチホップ近傍のサインはメッセージ伝達経路に依存し,不整合を生じさせる可能性があること,(2) アルゴリズムの安定性を阻害する予測の不確実性(例えば競合証拠)を高めること,の2つの欠点を指摘した。
理論的理解に基づいて,マルチクラスグラフに適用可能な新しい戦略を導入する。
提案手法は信頼度校正とロバスト性を確保しつつ不確実性を低減する。
6つのベンチマークグラフデータセットに対する広範な実験により,本定理の有効性を示す。
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