論文の概要: Shared Growth of Graph Neural Networks via Free-direction Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00534v1
• Date: Sun, 2 Jul 2023 10:03:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-05 15:25:11.041226
• Title: Shared Growth of Graph Neural Networks via Free-direction Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: 自由方向知識蒸留によるグラフニューラルネットワークの共有成長
• Authors: Kaituo Feng, Yikun Miao, Changsheng Li, Ye Yuan, Guoren Wang
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)の強化学習による初のフリーダイレクト知識蒸留フレームワークを提案する。 私たちの中核となる考え方は、強化学習を通じて知識を交換するために、2つの浅いGNNを協調的に学習することです。 提案手法は, 基本GNNよりも高い性能を示し, 各種GNNに対して有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.27475285925792
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge distillation (KD) has shown to be effective to boost the performance of graph neural networks (GNNs), where the typical objective is to distill knowledge from a deeper teacher GNN into a shallower student GNN. However, it is often quite challenging to train a satisfactory deeper GNN due to the well-known over-parametrized and over-smoothing issues, leading to invalid knowledge transfer in practical applications. In this paper, we propose the first Free-direction Knowledge Distillation framework via reinforcement learning for GNNs, called FreeKD, which is no longer required to provide a deeper well-optimized teacher GNN. Our core idea is to collaboratively learn two shallower GNNs in an effort to exchange knowledge between them via reinforcement learning in a hierarchical way. As we observe that one typical GNN model often exhibits better and worse performances at different nodes during training, we devise a dynamic and free-direction knowledge transfer strategy that involves two levels of actions: 1) node-level action determines the directions of knowledge transfer between the corresponding nodes of two networks; and then 2) structure-level action determines which of the local structures generated by the node-level actions to be propagated. Furthermore, considering the diverse knowledge present in different GNNs when dealing with multi-view inputs, we introduce FreeKD++ as a solution to enable free-direction knowledge transfer among multiple shallow GNNs operating on multi-view inputs. Extensive experiments on five benchmark datasets demonstrate our approaches outperform the base GNNs in a large margin, and shows their efficacy to various GNNs. More surprisingly, our FreeKD has comparable or even better performance than traditional KD algorithms that distill knowledge from a deeper and stronger teacher GNN.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留(KD)は,より深い教師GNNからより浅い学生GNNへ知識を抽出することを目的としたグラフニューラルネットワーク(GNN)の性能向上に有効であることが示されている。 しかし、よく知られた過度にパラメータ化され過度にスムースな問題のために、十分に深いGNNを訓練することはしばしば困難であり、実用的なアプリケーションでは知識の伝達が無効になる。 本稿では,より高度に最適化された教師GNNを提供するのに不要な,GNNの強化学習(FreeKD)による初のフリーダイレクト知識蒸留フレームワークを提案する。 私たちの核となるアイデアは、階層的な方法で強化学習を通じて知識を交換するために、より浅い2つのgnnを共同学習することです。 1つの典型的なGNNモデルは、トレーニング中に異なるノードでより良く、より悪いパフォーマンスを示すことが多いので、動的かつ自由方向の知識伝達戦略を考案する。 1)ノードレベル動作は、2つのネットワークの対応するノード間の知識伝達の方向を決定する。 2) 構造レベルアクションは、ノードレベルアクションが伝搬する局所構造のいずれかを決定する。 さらに、マルチビュー入力を扱う際に異なるGNNに存在する多様な知識を考慮し、マルチビュー入力で動作する複数の浅いGNN間で自由方向の知識伝達を可能にするソリューションとしてFreeKD++を導入する。 5つのベンチマークデータセットに対する大規模な実験により、我々のアプローチはベースGNNよりも大きなマージンで優れており、様々なGNNに対して有効性を示している。 さらに驚くべきことに、私たちのFreeKDは、より深く強力な教師GNNから知識を抽出する従来のKDアルゴリズムと比べて、同等か、さらに優れたパフォーマンスを持っています。

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