論文の概要: Improving Signed Propagation for Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08918v3
• Date: Sat, 10 Jun 2023 05:03:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 01:29:56.570929
• Title: Improving Signed Propagation for Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークの信号伝搬改善
• Authors: Yoonhyuk Choi, Jiho Choi, Taewook Ko, Chong-Kwon Kim
• Abstract要約: マルチクラスグラフにおける署名伝達を改善するための2つの新しい戦略を導入する。 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を通して,本定理の有効性を示す。
• 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) In case two nodes belong to different classes but have a high similarity, signed propagation can decrease the discrimination power of the GNNs, (2) signed message also increases the prediction uncertainty (e.g., conflict evidence) which can impede the stability of the algorithm. Based on the theoretical understanding, we introduce two novel strategies for improving signed propagation under multi-class graphs. The proposed scheme combines 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,(1)2つのノードが異なるクラスに属し,高い類似性を持つ場合,署名された伝搬は,GNNの識別力を低下させることができること,(2)署名されたメッセージは,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,競合する証拠)を高めること,の2つの欠点を指摘する。 理論的理解に基づき,多クラスグラフにおける署名伝達を改善するための2つの新しい戦略を導入する。 提案手法はキャリブレーションとロバスト性を確保しつつ不確実性を低減させる。 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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