論文の概要: Pseudo Contrastive Learning for Graph-based Semi-supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09532v3
• Date: Tue, 19 Dec 2023 03:35:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 03:05:56.497248
• Title: Pseudo Contrastive Learning for Graph-based Semi-supervised Learning
• Title（参考訳）: グラフに基づく半教師あり学習のための擬似コントラスト学習
• Authors: Weigang Lu, Ziyu Guan, Wei Zhao, Yaming Yang, Yuanhai Lv, Lining Xing, Baosheng Yu, Dacheng Tao
• Abstract要約: Pseudo Labelingは、グラフニューラルネットワーク(GNN)の性能向上に使用されるテクニックである。 我々はPseudo Contrastive Learning(PCL)と呼ばれるGNNのための一般的なフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.37572762925836
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pseudo Labeling is a technique used to improve the performance of semi-supervised Graph Neural Networks (GNNs) by generating additional pseudo-labels based on confident predictions. However, the quality of generated pseudo-labels has been a longstanding concern due to the sensitivity of the classification objective with respect to the given labels. To avoid the untrustworthy classification supervision indicating ``a node belongs to a specific class,'' we favor the fault-tolerant contrasting supervision demonstrating ``two nodes do not belong to the same class.'' Thus, the problem of generating high-quality pseudo-labels is then transformed into a relaxed version, i.e., identifying reliable negative pairs. To achieve this, we propose a general framework for GNNs, termed Pseudo Contrastive Learning (PCL). It separates two nodes whose positive and negative pseudo-labels target the same class. To incorporate topological knowledge into learning, we devise a topologically weighted contrastive loss that spends more effort separating negative pairs with smaller topological distances. Experimentally, we apply PCL to various GNNs, which consistently outperform their counterparts using other popular general techniques on five real-world graphs.
• Abstract（参考訳）: Pseudo Labelingは、半教師付きグラフニューラルネットワーク(GNN)の性能を向上させるために、自信のある予測に基づいて追加の擬似ラベルを生成する手法である。 しかし,与えられたラベルに対する分類目標の感度から,生成する疑似ラベルの品質が長年の関心事となっている。 aノードが特定のクラスに属している'ことを示す信頼できない分類監督を避けるために、``2ノードは同じクラスに属していない'を示すフォールトトレラントなコントラスト監督を推奨する。 従って、高品質な擬似ラベルを生成する問題は、信頼性の高い負のペアを識別する緩和版に変換される。 そこで我々は,Pseudo Contrastive Learning (PCL) と呼ばれるGNNのための汎用フレームワークを提案する。 正と負の擬ラベルが同じクラスをターゲットとする2つのノードを分離する。 トポロジカルな知識を学習に取り入れるために、より小さなトポロジカルな距離を持つ負のペアを分離するのにより多くの労力を費やすトポロジカルに重み付けされた対照的な損失を考案する。 実験では,pclを様々なgnnに適用し,実世界の5つのグラフにおける他の一般的な手法と一貫して比較した。

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