論文の概要: Distributional Signals for Node Classification in Graph Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03507v1
- Date: Fri, 7 Apr 2023 06:54:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-10 12:42:21.880976
- Title: Distributional Signals for Node Classification in Graph Neural Networks
- Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークにおけるノード分類のための分布信号
- Authors: Feng Ji, See Hian Lee, Kai Zhao, Wee Peng Tay, Jielong Yang
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)では、ノード特徴とラベルの両方がグラフ信号の例であり、グラフ信号処理(GSP)における鍵概念である。
本フレームワークでは,ノードラベルの分布をその値の代わりに扱うとともに,そのような分布グラフ信号の滑らかさと非均一性の概念を提案する。
次に,GNNの一般正規化手法を提案し,半教師付きノード分類タスクにおけるモデル出力の分布の滑らかさと非均一性をエンコードする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.30743671968087
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In graph neural networks (GNNs), both node features and labels are examples
of graph signals, a key notion in graph signal processing (GSP). While it is
common in GSP to impose signal smoothness constraints in learning and
estimation tasks, it is unclear how this can be done for discrete node labels.
We bridge this gap by introducing the concept of distributional graph signals.
In our framework, we work with the distributions of node labels instead of
their values and propose notions of smoothness and non-uniformity of such
distributional graph signals. We then propose a general regularization method
for GNNs that allows us to encode distributional smoothness and non-uniformity
of the model output in semi-supervised node classification tasks. Numerical
experiments demonstrate that our method can significantly improve the
performance of most base GNN models in different problem settings.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)では、ノードの特徴とラベルはグラフ信号の例であり、グラフ信号処理(GSP)における重要な概念である。
GSPでは、学習や推定タスクにおいて信号の滑らかさの制約を課すことが一般的であるが、これをノードの離散ラベルに対してどのように行うかは定かではない。
このギャップを埋めるために,分布グラフ信号の概念を導入する。
本フレームワークでは,ノードラベルの分布をその値の代わりに扱い,そのような分布グラフ信号の滑らかさと非均一性の概念を提案する。
次に,GNNの一般正規化手法を提案し,半教師付きノード分類タスクにおけるモデル出力の分布の滑らかさと非均一性をエンコードする。
数値実験により,本手法は問題設定の異なるベースgnnモデルの性能を著しく向上できることを示した。
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