論文の概要: IGB: Addressing The Gaps In Labeling, Features, Heterogeneity, and Size
of Public Graph Datasets for Deep Learning Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13522v2
- Date: Wed, 21 Jun 2023 23:30:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-23 17:31:48.854060
- Title: IGB: Addressing The Gaps In Labeling, Features, Heterogeneity, and Size
of Public Graph Datasets for Deep Learning Research
- Title（参考訳）: igb: ディープラーニング研究のための公開グラフデータセットのラベル付け,特徴,多様性,サイズの違いに対処する
- Authors: Arpandeep Khatua and Vikram Sharma Mailthody and Bhagyashree Taleka
and Tengfei Ma and Xiang Song and Wen-mei Hwu
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまな現実的、挑戦的なアプリケーションに対して高い可能性を示している。
GNN研究の大きな障害の1つは、大規模なフレキシブルデータセットの欠如である。
イリノイグラフベンチマーク(IGB)は、開発者がGNNモデルをトレーニング、精査、評価するために使用できる研究データセットツールである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.191338008898963
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Graph neural networks (GNNs) have shown high potential for a variety of
real-world, challenging applications, but one of the major obstacles in GNN
research is the lack of large-scale flexible datasets. Most existing public
datasets for GNNs are relatively small, which limits the ability of GNNs to
generalize to unseen data. The few existing large-scale graph datasets provide
very limited labeled data. This makes it difficult to determine if the GNN
model's low accuracy for unseen data is inherently due to insufficient training
data or if the model failed to generalize. Additionally, datasets used to train
GNNs need to offer flexibility to enable a thorough study of the impact of
various factors while training GNN models.
In this work, we introduce the Illinois Graph Benchmark (IGB), a research
dataset tool that the developers can use to train, scrutinize and
systematically evaluate GNN models with high fidelity. IGB includes both
homogeneous and heterogeneous academic graphs of enormous sizes, with more than
40% of their nodes labeled. Compared to the largest graph datasets publicly
available, the IGB provides over 162X more labeled data for deep learning
practitioners and developers to create and evaluate models with higher
accuracy. The IGB dataset is a collection of academic graphs designed to be
flexible, enabling the study of various GNN architectures, embedding generation
techniques, and analyzing system performance issues for node classification
tasks. IGB is open-sourced, supports DGL and PyG frameworks, and comes with
releases of the raw text that we believe foster emerging language models and
GNN research projects. An early public version of IGB is available at
https://github.com/IllinoisGraphBenchmark/IGB-Datasets.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまな現実的かつ挑戦的なアプリケーションに対して高い可能性を示しているが、GNN研究の大きな障害のひとつは、大規模なフレキシブルデータセットの欠如である。
GNNの既存の公開データセットは比較的小さく、GNNが見えないデータに一般化する能力を制限する。
数少ない大規模グラフデータセットは非常に限られたラベル付きデータを提供する。
これにより、未確認データに対するGNNモデルの低い精度が本質的に不十分なトレーニングデータによるものなのか、あるいはモデルを一般化できなかったのかを判断することが困難になる。
さらに、GNNのトレーニングに使用されるデータセットは、GNNモデルをトレーニングしている間に、さまざまな要因の影響を徹底的に調査するための柔軟性を提供する必要がある。
In this work, we introduced the Illinois Graph Benchmark (IGB)は、開発者が高い忠実度でGNNモデルをトレーニング、精査、体系的に評価するために使用できる研究データセットツールである。
IGBには、巨大なサイズの均質グラフと異質グラフの両方が含まれており、その40%以上がラベル付けされている。
IGBは、一般公開されている最大のグラフデータセットと比較して、ディープラーニングの実践者や開発者がより高い精度でモデルを作成し評価するためのラベル付きデータ162倍以上を提供する。
igbデータセットはフレキシブルに設計された学術グラフの集合であり、様々なgnnアーキテクチャの研究、組み込み生成技術、ノード分類タスクにおけるシステムパフォーマンス問題の解析を可能にする。
IGBはオープンソースで、DGLとPyGフレームワークをサポートしています。
IGBの初期公開版はhttps://github.com/IllinoisGraphBenchmark/IGB-Datasetsで入手できる。
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