論文の概要: Improving Signed Propagation for Graph Neural Networks in Multi-Class Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08918v7
• Date: Mon, 30 Sep 2024 13:58:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:58:39.836056
• Title: Improving Signed Propagation for Graph Neural Networks in Multi-Class Environments
• Title（参考訳）: マルチクラス環境における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。 提案手法はキャリブレーションとロバスト性の確保を両立させ,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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4498722449655066
• License:
• Abstract: Message-passing Graph Neural Networks (GNNs), which collect information from adjacent nodes achieve dismal performance on heterophilic graphs. Various schemes have been proposed to solve this problem, and propagating signed information on heterophilic edges has gained great attention. Recently, some works provided theoretical analysis that signed propagation always leads to performance improvement under a binary class scenario. However, we notice that prior analyses do not align well with multi-class benchmark datasets. This paper provides a new understanding of signed propagation for multi-class scenarios and points out two drawbacks in terms of message-passing and parameter update: (1) Message-passing: if two nodes belong to different classes but have a high similarity, signed propagation can decrease the separability. (2) Parameter update: the prediction uncertainty (e.g., conflict evidence) of signed neighbors increases during training, which can impede the stability of the algorithm. Based on the observation, 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、異種グラフ上で不適切なパフォーマンスを達成する。 この問題を解決するための様々なスキームが提案され、異種縁に署名された情報を伝播することが注目されている。 最近、いくつかの研究は、署名された伝搬は常にバイナリクラスのシナリオで性能改善につながるという理論的分析を提供している。 しかし、先行分析はマルチクラスベンチマークデータセットとうまく一致しない。 メッセージパッシング(Message-passing):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、署名された伝搬は分離性を低下させることができる。 2)パラメータ更新:署名された隣人の予測の不確実性(例えば衝突証拠)がトレーニング中に増加し,アルゴリズムの安定性を損なう可能性がある。 本研究は,マルチクラスグラフに基づく署名伝達を改善するための2つの新しい手法を提案する。 提案手法はキャリブレーションとロバスト性の確保を両立させ,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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