論文の概要: Fast and Effective GNN Training with Linearized Random Spanning Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04828v3
• Date: Wed, 14 Feb 2024 16:45:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-15 20:00:53.162670
• Title: Fast and Effective GNN Training with Linearized Random Spanning Trees
• Title（参考訳）: 線形ランダムスパンニング木を用いた高速かつ効果的なGNN訓練
• Authors: Francesco Bonchi, Claudio Gentile, Francesco Paolo Nerini, Andr\'e Panisson, Fabio Vitale
• Abstract要約: ノード分類タスクにおいて,GNNをトレーニングするための,より効果的でスケーラブルなフレームワークを提案する。 提案手法は, ランダムに分布する木々の広範囲に分布するGNN重みを徐々に改善する。 これらの経路グラフのスパース性は、GNN訓練の計算負担を大幅に軽減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.73637495151938
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a new effective and scalable framework for training GNNs in node classification tasks, based on the effective resistance, a powerful tool solidly rooted in graph theory. Our approach progressively refines the GNN weights on an extensive sequence of random spanning trees, suitably transformed into path graphs that retain essential topological and node information of the original graph. The sparse nature of these path graphs substantially lightens the computational burden of GNN training. This not only enhances scalability but also effectively addresses common issues like over-squashing, over-smoothing, and performance deterioration caused by overfitting in small training set regimes. We carry out an extensive experimental investigation on a number of real-world graph benchmarks, where we apply our framework to graph convolutional networks, showing simultaneous improvement of both training speed and test accuracy over a wide pool of representative baselines.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフ理論に根ざした強力なツールである有効耐性に基づいて,ノード分類タスクでgnnをトレーニングするための新しい効率的かつスケーラブルなフレームワークを提案する。 本手法は,ランダムスパンディングツリーの広範なシーケンス上でgnn重みを段階的に洗練し,元のグラフの本質的な位相情報とノード情報を保持するパスグラフに好適に変換する。 これらの経路グラフのスパース性は、GNN訓練の計算負担を大幅に軽減する。 これはスケーラビリティを向上するだけでなく、オーバースカッシングやオーバースムーシング、小さなトレーニングセットの仕組みの過度な適合によるパフォーマンス劣化といった一般的な問題にも効果的に対処する。 我々は,多数の実世界のグラフベンチマークに関する広範な実験を行い,このフレームワークをグラフ畳み込みネットワークに適用し,幅広いベースラインに対するトレーニング速度とテスト精度の同時向上を示す。

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