論文の概要: On the Limitation and Experience Replay for GNNs in Continual Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03534v2
- Date: Tue, 9 Jul 2024 08:34:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-11 00:50:53.090825
- Title: On the Limitation and Experience Replay for GNNs in Continual Learning
- Title（参考訳）: 連続学習におけるGNNの限界と経験リプレイについて
- Authors: Junwei Su, Difan Zou, Chuan Wu,
- Abstract要約: 継続的な学習は、一連のタスクから徐々に情報を取得するモデルに力を与えようとしている。
最近の研究は、ノードワイドグラフ連続学習(NGCL)におけるグラフニューラルネットワーク(GNN)の探索の急増を目撃している。
本稿では,NGCLにおけるGNNの学習可能性に関する理論的考察を紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.995877680083105
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Continual learning seeks to empower models to progressively acquire information from a sequence of tasks. This approach is crucial for many real-world systems, which are dynamic and evolve over time. Recent research has witnessed a surge in the exploration of Graph Neural Networks (GNN) in Node-wise Graph Continual Learning (NGCL), a practical yet challenging paradigm involving the continual training of a GNN on node-related tasks. Despite recent advancements in continual learning strategies for GNNs in NGCL, a thorough theoretical understanding, especially regarding its learnability, is lacking. Learnability concerns the existence of a learning algorithm that can produce a good candidate model from the hypothesis/weight space, which is crucial for model selection in NGCL development. This paper introduces the first theoretical exploration of the learnability of GNN in NGCL, revealing that learnability is heavily influenced by structural shifts due to the interconnected nature of graph data. Specifically, GNNs may not be viable for NGCL under significant structural changes, emphasizing the need to manage structural shifts. To mitigate the impact of structural shifts, we propose a novel experience replay method termed Structure-Evolution-Aware Experience Replay (SEA-ER). SEA-ER features an innovative experience selection strategy that capitalizes on the topological awareness of GNNs, alongside a unique replay strategy that employs structural alignment to effectively counter catastrophic forgetting and diminish the impact of structural shifts on GNNs in NGCL. Our extensive experiments validate our theoretical insights and the effectiveness of SEA-ER.
- Abstract（参考訳）: 継続的な学習は、一連のタスクから徐々に情報を取得するモデルに力を与えようとしている。
このアプローチは、時間とともに動的かつ進化する多くの現実世界システムにとって、不可欠である。
最近の研究は、ノード関連タスクにおけるGNNの継続的なトレーニングを含む実用的かつ困難なパラダイムであるNGCL(Graph-wise Graph Continual Learning)におけるグラフニューラルネットワーク(GNN)の探索が急増しているのを目撃している。
NGCLにおけるGNNの継続的な学習戦略の進歩にもかかわらず、特に学習可能性に関する詳細な理論的理解は欠如している。
学習可能性とは、NGCL開発においてモデル選択に不可欠である仮説/重み空間から優れた候補モデルを生成することができる学習アルゴリズムの存在に関するものである。
本稿では,NGCLにおけるGNNの学習可能性に関する最初の理論的考察を紹介する。
特に、GNNは、大きな構造変化の下でNGCLに対して有効ではない可能性があり、構造変化を管理する必要性を強調している。
本研究では,構造変化の影響を軽減するために,SEA-ER(Structure-Evolution-Aware Experience Replay)と呼ばれる新しい体験再生手法を提案する。
SEA-ERは、GNNのトポロジカルな認識を生かした革新的な体験選択戦略と、構造的アライメントを利用した独自のリプレイ戦略を特徴としている。
本研究はSEA-ERの理論的知見と有効性を検証するものである。
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