論文の概要: Edge-free but Structure-aware: Prototype-Guided Knowledge Distillation from GNNs to MLPs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13763v1
• Date: Fri, 24 Mar 2023 02:28:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-27 16:04:08.235482
• Title: Edge-free but Structure-aware: Prototype-Guided Knowledge Distillation from GNNs to MLPs
• Title（参考訳）: エッジフリーだが構造対応:GNNからMPPへのプロトタイプ誘導知識蒸留
• Authors: Taiqiang Wu, Zhe Zhao, Jiahao Wang, Xingyu Bai, Lei Wang, Ngai Wong, Yujiu Yang
• Abstract要約: グラフタスク上での低遅延多層パーセプトロン(MLP)への高精度グラフニューラルネットワーク(GNN)の蒸留はホットな研究トピックとなっている。 グラフエッジ(エッジフリー)を必要としないが構造認識を学習するプロトタイプガイド型知識蒸留(PGKD)法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.541655587228203
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Distilling high-accuracy Graph Neural Networks~(GNNs) to low-latency multilayer perceptrons~(MLPs) on graph tasks has become a hot research topic. However, MLPs rely exclusively on the node features and fail to capture the graph structural information. Previous methods address this issue by processing graph edges into extra inputs for MLPs, but such graph structures may be unavailable for various scenarios. To this end, we propose a Prototype-Guided Knowledge Distillation~(PGKD) method, which does not require graph edges~(edge-free) yet learns structure-aware MLPs. Specifically, we analyze the graph structural information in GNN teachers, and distill such information from GNNs to MLPs via prototypes in an edge-free setting. Experimental results on popular graph benchmarks demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed PGKD.
• Abstract（参考訳）: グラフタスクにおける低遅延多層パーセプトロン~(MLP)への高精度グラフニューラルネットワーク〜(GNN)の蒸留はホットな研究トピックとなっている。 しかし、MPPはノード機能にのみ依存しており、グラフ構造情報の取得に失敗する。 従来の手法では、グラフエッジをMLPの余分な入力に処理することでこの問題に対処するが、このようなグラフ構造は様々なシナリオでは利用できない。 そこで我々は,グラフエッジ~(エッジフリー)を必要とせず,構造を意識したMLPを学習するプロトタイプガイド型知識蒸留(PGKD)法を提案する。 具体的には, GNN教師のグラフ構造情報を解析し, エッジフリー環境でプロトタイプを用いて, GNNからMPPに抽出する。 一般的なグラフベンチマーク実験の結果,提案したPGKDの有効性とロバスト性を示した。

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