論文の概要: StructComp: Substituting propagation with Structural Compression in Training Graph Contrastive Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04865v2
- Date: Wed, 17 Apr 2024 16:19:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-18 19:10:55.519069
- Title: StructComp: Substituting propagation with Structural Compression in Training Graph Contrastive Learning
- Title（参考訳）: StructComp: グラフコントラスト学習における構造圧縮による伝達の代替
- Authors: Shengzhong Zhang, Wenjie Yang, Xinyuan Cao, Hongwei Zhang, Zengfeng Huang,
- Abstract要約: この問題に対処するために,構造圧縮(StructComp)と呼ばれるシンプルで効果的なトレーニングフレームワークを提案する。
拡散行列上の疎低ランク近似にインスパイアされたStructCompは、圧縮ノードでエンコーダを訓練する。
理論的には、元のGCL損失はStructCompによって計算された対照的な損失と近似できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.485016981572095
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph contrastive learning (GCL) has become a powerful tool for learning graph data, but its scalability remains a significant challenge. In this work, we propose a simple yet effective training framework called Structural Compression (StructComp) to address this issue. Inspired by a sparse low-rank approximation on the diffusion matrix, StructComp trains the encoder with the compressed nodes. This allows the encoder not to perform any message passing during the training stage, and significantly reduces the number of sample pairs in the contrastive loss. We theoretically prove that the original GCL loss can be approximated with the contrastive loss computed by StructComp. Moreover, StructComp can be regarded as an additional regularization term for GCL models, resulting in a more robust encoder. Empirical studies on various datasets show that StructComp greatly reduces the time and memory consumption while improving model performance compared to the vanilla GCL models and scalable training methods.
- Abstract（参考訳）: グラフコントラスト学習(GCL)は、グラフデータを学習するための強力なツールとなっているが、そのスケーラビリティは依然として大きな課題である。
本研究では,この問題を解決するために,構造圧縮(StructComp)と呼ばれるシンプルで効果的なトレーニングフレームワークを提案する。
拡散行列上の疎低ランク近似にインスパイアされたStructCompは、圧縮ノードでエンコーダを訓練する。
これにより、エンコーダはトレーニング期間中にメッセージパッシングを行わず、対照的な損失でサンプルペアの数を大幅に削減できる。
理論的には、元のGCL損失はStructCompによって計算された対照的な損失と近似できる。
さらに、StructCompはGCLモデルのさらなる正規化用語と見なすことができ、より堅牢なエンコーダとなる。
様々なデータセットに関する実証的研究により、StructCompは、バニラGCLモデルやスケーラブルなトレーニング手法と比較して、モデルパフォーマンスを改善しながら、時間とメモリ消費を大幅に削減することが示された。
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