論文の概要: Task-Agnostic Graph Neural Network Evaluation via Adversarial Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11517v3
• Date: Mon, 27 Mar 2023 02:59:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 00:44:08.877669
• Title: Task-Agnostic Graph Neural Network Evaluation via Adversarial Collaboration
• Title（参考訳）: タスク非依存型グラフニューラルネットワークの評価
• Authors: Xiangyu Zhao, Hannes St\"ark, Dominique Beaini, Yiren Zhao, Pietro Li\`o
• Abstract要約: GraphACは、分子表現学習のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)の研究を評価するための、原則付き、タスクに依存し、安定したフレームワークである。 2つのGNNが互いに直接競合することから、共同で自分自身を更新できる、競争力のあるバーロウツインズ(Competitive Barlow Twins)という新しい客観的機能を導入します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.709808788756966
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It has been increasingly demanding to develop reliable methods to evaluate the progress of Graph Neural Network (GNN) research for molecular representation learning. Existing GNN benchmarking methods for molecular representation learning focus on comparing the GNNs' performances on some node/graph classification/regression tasks on certain datasets. However, there lacks a principled, task-agnostic method to directly compare two GNNs. Additionally, most of the existing self-supervised learning works incorporate handcrafted augmentations to the data, which has several severe difficulties to be applied on graphs due to their unique characteristics. To address the aforementioned issues, we propose GraphAC (Graph Adversarial Collaboration) -- a conceptually novel, principled, task-agnostic, and stable framework for evaluating GNNs through contrastive self-supervision. We introduce a novel objective function: the Competitive Barlow Twins, that allow two GNNs to jointly update themselves from direct competitions against each other. GraphAC succeeds in distinguishing GNNs of different expressiveness across various aspects, and has demonstrated to be a principled and reliable GNN evaluation method, without necessitating any augmentations.
• Abstract（参考訳）: 分子表現学習のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)研究の進展を評価するための信頼性の高い手法の開発がますます求められている。 分子表現学習のための既存のGNNベンチマーク手法は、特定のデータセット上のノード/グラフ分類/回帰タスクにおけるGNNのパフォーマンスの比較に重点を置いている。 しかし、2つのGNNを直接比較する、原則的でタスクに依存しない手法が欠けている。 さらに、既存の自己教師型学習研究の多くは、データに手作りの強化を取り入れており、その特徴からグラフに適用することが困難な点もいくつかある。 上記の問題に対処するため,グラフ適応協調(GraphAC, Graph Adversarial Collaboration)を提案する。 2つのGNNが互いに直接競合することから、共同で自分自身を更新できる、競争力のあるバーロウツインズ(Competitive Barlow Twins)という新しい客観的機能を導入します。 GraphACは様々な面で異なる表現性を持つGNNの識別に成功し、拡張を必要とせず、原則的で信頼性の高いGNN評価手法であることを示した。

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