論文の概要: Automated Polynomial Filter Learning for Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07956v1
• Date: Sun, 16 Jul 2023 06:14:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 16:41:07.906529
• Title: Automated Polynomial Filter Learning for Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークのための自動多項式フィルタ学習
• Authors: Wendi Yu, Zhichao Hou, Xiaorui Liu
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)の設計の指針として多項グラフフィルタが広く用いられている。 近年, グラフフィルタの適応学習により, ホモ親和性グラフとヘテロ親和性グラフの両方において, グラフ信号のモデル化に有望な性能が示された。 本稿では,多種多様なグラフ信号に適応可能な優れたフィルタを効率的に学習する,新規で汎用的なグラフフィルタ学習フレームワークであるAuto-Polynomialを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.120531252536617
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Polynomial graph filters have been widely used as guiding principles in the design of Graph Neural Networks (GNNs). Recently, the adaptive learning of the polynomial graph filters has demonstrated promising performance for modeling graph signals on both homophilic and heterophilic graphs, owning to their flexibility and expressiveness. In this work, we conduct a novel preliminary study to explore the potential and limitations of polynomial graph filter learning approaches, revealing a severe overfitting issue. To improve the effectiveness of polynomial graph filters, we propose Auto-Polynomial, a novel and general automated polynomial graph filter learning framework that efficiently learns better filters capable of adapting to various complex graph signals. Comprehensive experiments and ablation studies demonstrate significant and consistent performance improvements on both homophilic and heterophilic graphs across multiple learning settings considering various labeling ratios, which unleashes the potential of polynomial filter learning.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)の設計の指針として多項グラフフィルタが広く用いられている。 近年, 多項式グラフフィルタの適応学習により, ホモ親和性グラフとヘテロ親和性グラフの両方上でのグラフ信号のモデリング性能が向上し, その柔軟性と表現性が向上した。 本研究では,多項式グラフフィルタ学習手法の可能性と限界を探究する新たな予備研究を行い,重度な過剰フィット問題を明らかにする。 多項式グラフフィルタの有効性を向上させるために,様々な複雑なグラフ信号に適応可能なフィルタを効率的に学習する,新規で汎用的な多項式グラフフィルタ学習フレームワークであるauto-polynomialを提案する。 総合的な実験とアブレーション研究により, 多項式フィルタ学習の可能性を解き放つ様々なラベリング比を考慮し, 複数の学習環境において, ホモ親和性グラフとヘテロ親和性グラフの両方に有意かつ一貫した性能改善が示された。

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