論文の概要: Mixture of Weak & Strong Experts on Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05185v2
• Date: Sat, 22 Jun 2024 22:45:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-26 04:39:08.278133
• Title: Mixture of Weak & Strong Experts on Graphs
• Title（参考訳）: グラフの弱さと強烈な専門家の混在
• Authors: Hanqing Zeng, Hanjia Lyu, Diyi Hu, Yinglong Xia, Jiebo Luo,
• Abstract要約: 弱い、強い専門家の混ざり合い(マースト) Mowstは最適化が容易で、強力な表現力を実現する。 4つのバックボーンGNNアーキテクチャでは、Mowstは6つの標準ノード分類ベンチマークで大幅な精度の向上を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.878757632521555
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Realistic graphs contain both (1) rich self-features of nodes and (2) informative structures of neighborhoods, jointly handled by a Graph Neural Network (GNN) in the typical setup. We propose to decouple the two modalities by Mixture of weak and strong experts (Mowst), where the weak expert is a light-weight Multi-layer Perceptron (MLP), and the strong expert is an off-the-shelf GNN. To adapt the experts' collaboration to different target nodes, we propose a "confidence" mechanism based on the dispersion of the weak expert's prediction logits. The strong expert is conditionally activated in the low-confidence region when either the node's classification relies on neighborhood information, or the weak expert has low model quality. We reveal interesting training dynamics by analyzing the influence of the confidence function on loss: our training algorithm encourages the specialization of each expert by effectively generating soft splitting of the graph. In addition, our "confidence" design imposes a desirable bias toward the strong expert to benefit from GNN's better generalization capability. Mowst is easy to optimize and achieves strong expressive power, with a computation cost comparable to a single GNN. Empirically, Mowst on 4 backbone GNN architectures show significant accuracy improvement on 6 standard node classification benchmarks, including both homophilous and heterophilous graphs (https://github.com/facebookresearch/mowst-gnn).
• Abstract（参考訳）: 現実的なグラフは(1) ノードの豊富な自己特徴と(2) 近隣の情報構造の両方を含み、典型的な設定ではグラフニューラルネットワーク(GNN)が共同で処理する。 本稿では,弱い多層パーセプトロン (MLP) と弱い多層パーセプトロン (MLP) の混合により2つのモードを分離することを提案する。 専門家の協力関係を異なる目標ノードに適応させるために,弱い専門家の予測ロジットの分散に基づく「自信」機構を提案する。 強い専門家は、ノードの分類が近隣情報に依存するか、弱い専門家がモデル品質の低い場合、低信頼領域で条件的に活性化される。 我々は,信頼度関数が損失に与える影響を分析することによって,興味深いトレーニングダイナミクスを明らかにする。 さらに、我々の"自信"設計は、GNNのより良い一般化能力の恩恵を受けるために、強力な専門家に対して望ましいバイアスを課します。 Mowstは最適化が容易で、単一のGNNに匹敵する計算コストで強力な表現力を実現する。 4つのバックボーンGNNアーキテクチャ上のMowstは、ホモフィルグラフとヘテロフィルグラフ(https://github.com/facebookresearch/mowst-gnn)を含む6つの標準ノード分類ベンチマークにおいて、大幅な精度向上を示している。

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