論文の概要: Curriculum-Enhanced Residual Soft An-Isotropic Normalization for
Over-smoothness in Deep GNNs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08221v1
- Date: Wed, 13 Dec 2023 15:42:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-14 15:02:23.695761
- Title: Curriculum-Enhanced Residual Soft An-Isotropic Normalization for
Over-smoothness in Deep GNNs
- Title（参考訳）: 深層gnnにおける残差ソフトアンソトロピック正規化のカリキュラム化
- Authors: Jin Li, Qirong Zhang, Shuling Xu, Xinlong Chen, Longkun Guo, Yang-Geng
Fu
- Abstract要約: 本稿では,ノード埋め込みの多様性を保ち,過密性による不識別を防止するためのソフトグラフ正規化手法を提案する。
また, ディープGNNの最適化を向上するために, ラベル平滑な学習フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.468525856678543
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite Graph neural networks' significant performance gain over many classic
techniques in various graph-related downstream tasks, their successes are
restricted in shallow models due to over-smoothness and the difficulties of
optimizations among many other issues. In this paper, to alleviate the
over-smoothing issue, we propose a soft graph normalization method to preserve
the diversities of node embeddings and prevent indiscrimination due to possible
over-closeness. Combined with residual connections, we analyze the reason why
the method can effectively capture the knowledge in both input graph structures
and node features even with deep networks. Additionally, inspired by Curriculum
Learning that learns easy examples before the hard ones, we propose a novel
label-smoothing-based learning framework to enhance the optimization of deep
GNNs, which iteratively smooths labels in an auxiliary graph and constructs
many gradual non-smooth tasks for extracting increasingly complex knowledge and
gradually discriminating nodes from coarse to fine. The method arguably reduces
the risk of overfitting and generalizes better results. Finally, extensive
experiments are carried out to demonstrate the effectiveness and potential of
the proposed model and learning framework through comparison with twelve
existing baselines including the state-of-the-art methods on twelve real-world
node classification benchmarks.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークは、様々なグラフ関連下流タスクにおける多くの古典的テクニックよりも顕著なパフォーマンス向上を達成しているが、その成功は過度な滑らかさや最適化の難しさなど、浅いモデルに制限されている。
本稿では,過密化問題を軽減するために,ノード埋め込みの多様性を保ち,過密化による差別を防止するソフトグラフ正規化法を提案する。
残差接続と組み合わせることで,ディープネットワークにおいても,入力グラフ構造とノード特徴の両方の知識を効果的に取得できる理由を解析する。
さらに,難解な例を学習するカリキュラム学習に触発されて,補助グラフ内のラベルを反復的に平滑化し,複雑化する知識を抽出し,ノードを徐々に粗いものから細かいものへと識別する多くの段階的非スムースタスクを構築する,深層gnnの最適化を強化するための新しいラベルスムーシング学習フレームワークを提案する。
この方法は、オーバーフィッティングのリスクを低減し、より良い結果を一般化する。
最後に,実世界12ノード分類ベンチマークにおける最先端手法を含む既存12のベースラインとの比較により,提案モデルと学習フレームワークの有効性と可能性を示すために,広範な実験を行った。
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