論文の概要: Graph Harmony: Denoising and Nuclear-Norm Wasserstein Adaptation for Enhanced Domain Transfer in Graph-Structured Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12361v2
• Date: Wed, 13 Dec 2023 01:18:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-14 21:15:24.245912
• Title: Graph Harmony: Denoising and Nuclear-Norm Wasserstein Adaptation for Enhanced Domain Transfer in Graph-Structured Data
• Title（参考訳）: Graph Harmony: Graph-Structured Dataにおけるドメイン転送強化のためのDenoising and Nuclear-Norm Wasserstein Adaptation
• Authors: Mengxi Wu and Mohammad Rostami
• Abstract要約: Denoising and Nuclear-Norm Wasserstein Adaptation Network (DNAN) の開発 DNANはNWD(Nuclear-norm Wasserstein discrepancy)を採用しており、ドメインアライメントとクラス区別を同時に達成することができる。 包括的実験により、DNANはグラフ分類のための標準UDAベンチマークにおいて最先端の手法よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.871860648919593
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph-structured data can be found in numerous domains, yet the scarcity of labeled instances hinders its effective utilization of deep learning in many scenarios. Traditional unsupervised domain adaptation (UDA) strategies for graphs primarily hinge on adversarial learning and pseudo-labeling. These approaches fail to effectively leverage graph discriminative features, leading to class mismatching and unreliable label quality. To navigate these obstacles, we develop the Denoising and Nuclear-Norm Wasserstein Adaptation Network (DNAN). DNAN employs the Nuclear-norm Wasserstein discrepancy (NWD), which can simultaneously achieve domain alignment and class distinguishment. DANA also integrates a denoising mechanism via a variational graph autoencoder that mitigates data noise. This denoising mechanism helps capture essential features of both source and target domains, improving the robustness of the domain adaptation process. Our comprehensive experiments demonstrate that DNAN outperforms state-of-the-art methods on standard UDA benchmarks for graph classification.
• Abstract（参考訳）: グラフ構造化データは多数のドメインで見ることができるが、ラベル付きインスタンスの不足により、多くのシナリオでディープラーニングの有効利用が妨げられる。 グラフに対する従来の教師なしドメイン適応(UDA)戦略は、主に敵対的学習と擬似ラベルに基づく。 これらのアプローチは、グラフ識別機能を効果的に活用できないため、クラスミスマッチと信頼性の低いラベル品質につながる。 これらの障害をナビゲートするために、Denoising and Nuclear-Norm Wasserstein Adaptation Network (DNAN) を開発した。 DNANはNWD(Nuclear-norm Wasserstein discrepancy)を採用し、同時にドメインアライメントとクラス区別を実現する。 DANAはまた、データノイズを緩和する変分グラフオートエンコーダを通じて、デノナイズ機構を統合する。 この denoising メカニズムは、ソースドメインとターゲットドメインの両方の本質的な特徴をキャプチャし、ドメイン適応プロセスの堅牢性を改善するのに役立つ。 包括的実験により、DNANはグラフ分類のための標準UDAベンチマークにおいて最先端の手法よりも優れていることが示された。

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