論文の概要: Fair Evaluation of Graph Markov Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01235v1
• Date: Mon, 3 Apr 2023 08:46:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 17:03:39.906185
• Title: Fair Evaluation of Graph Markov Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフマルコフニューラルネットワークの公正評価
• Authors: Pirmin Lemberger and Antoine Saillenfest
• Abstract要約: ウィキビタルス(WikiVitals)という新しいデータセットを導入する。 本研究の目的は,GMNNの予測精度に対する3つの異なる情報源の貢献度を厳格に評価することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Markov Neural Networks (GMNN) have recently been proposed to improve regular graph neural networks (GNN) by including label dependencies into the semi-supervised node classification task. GMNNs do this in a theoretically principled way and use three kinds of information to predict labels. Just like ordinary GNNs, they use the node features and the graph structure but they moreover leverage information from the labels of neighboring nodes to improve the accuracy of their predictions. In this paper, we introduce a new dataset named WikiVitals which contains a graph of 48k mutually referred Wikipedia articles classified into 32 categories and connected by 2.3M edges. Our aim is to rigorously evaluate the contributions of three distinct sources of information to the prediction accuracy of GMNN for this dataset: the content of the articles, their connections with each other and the correlations among their labels. For this purpose we adapt a method which was recently proposed for performing fair comparisons of GNN performance using an appropriate randomization over partitions and a clear separation of model selection and model assessment.
• Abstract（参考訳）: グラフマルコフニューラルネットワーク(GMNN)は、半教師付きノード分類タスクにラベル依存を含めることで、正規グラフニューラルネットワーク(GNN)を改善するために最近提案されている。 GMNNは理論的に原理的にこれを行い、3種類の情報を使ってラベルを予測する。 通常のgnnと同じように、ノードの特徴とグラフ構造を使用するが、さらに隣のノードのラベルの情報を活用して、予測の精度を向上させる。 本稿では,wikipediaの記事を32のカテゴリに分類し,2.3mのエッジで接続した48kの相互参照のグラフを含む,wikivitalsという新しいデータセットを提案する。 本研究の目的は, GMNNの予測精度, 記事の内容, 相互関係, ラベル間の相関の3つの情報ソースの寄与度を厳格に評価することである。 そこで本研究では,分割に対する適切なランダム化とモデル選択とモデル評価の明確な分離を用いて,GNN性能の公正比較を行う手法を提案する。

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