論文の概要: Ensemble Learning for Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14166v1
• Date: Sun, 22 Oct 2023 03:55:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 01:21:46.739010
• Title: Ensemble 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アンサンブル学習
• Authors: Zhen Hao Wong, Ling Yue, Quanming Yao
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データから学習するための様々な分野で成功している。 本稿では,GNNの性能とロバスト性向上のためのアンサンブル学習手法の適用について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.3650473174488
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have shown success in various fields for learning from graph-structured data. This paper investigates the application of ensemble learning techniques to improve the performance and robustness of Graph Neural Networks (GNNs). By training multiple GNN models with diverse initializations or architectures, we create an ensemble model named ELGNN that captures various aspects of the data and uses the Tree-Structured Parzen Estimator algorithm to determine the ensemble weights. Combining the predictions of these models enhances overall accuracy, reduces bias and variance, and mitigates the impact of noisy data. Our findings demonstrate the efficacy of ensemble learning in enhancing GNN capabilities for analyzing complex graph-structured data. The code is public at https://github.com/wongzhenhao/ELGNN.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データから学習するための様々な分野で成功している。 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)の性能と堅牢性向上のためのアンサンブル学習手法の適用について検討する。 多様な初期化やアーキテクチャを用いて複数のGNNモデルをトレーニングすることにより、データのさまざまな側面をキャプチャし、Tree-Structued Parzen Estimatorアルゴリズムを用いてアンサンブル重量を決定する、ELGNNと呼ばれるアンサンブルモデルを作成する。 これらのモデルの予測を組み合わせることで、全体的な精度を高め、バイアスと分散を低減し、ノイズデータの影響を軽減する。 本研究は,複雑なグラフ構造データ解析のためのGNN能力向上のためのアンサンブル学習の有効性を示す。 コードはhttps://github.com/wongzhenhao/elgnnで公開されている。

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