論文の概要: Class-Balanced and Reinforced Active Learning on Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10074v3
• Date: Tue, 7 May 2024 12:42:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 19:34:38.630312
• Title: Class-Balanced and Reinforced Active Learning on Graphs
• Title（参考訳）: グラフ上でのクラスベースと強化されたアクティブラーニング
• Authors: Chengcheng Yu, Jiapeng Zhu, Xiang Li,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード分類、リンク予測、グラフ分類など、さまざまなアプリケーションで大きな成功を収めている。 GNNのアクティブラーニングは、ラベルのないデータから貴重なサンプルを照会して、GNNのパフォーマンスを低コストで最大化することを目的としている。 GNNにおける強化能動学習のための既存のアルゴリズムは、特に高度に歪んだクラスシナリオにおいて、高度に不均衡なクラス分布をもたらす可能性がある。 我々は、GNNのための新しいクラスバランスと強化されたアクティブラーニングフレームワーク、すなわちGCBRを提案し、クラスバランスと情報ノードを取得するための最適なポリシーを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.239043161351482
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) have demonstrated significant success in various applications, such as node classification, link prediction, and graph classification. Active learning for GNNs aims to query the valuable samples from the unlabeled data for annotation to maximize the GNNs' performance at a lower cost. However, most existing algorithms for reinforced active learning in GNNs may lead to a highly imbalanced class distribution, especially in highly skewed class scenarios. GNNs trained with class-imbalanced labeled data are susceptible to bias toward majority classes, and the lower performance of minority classes may lead to a decline in overall performance. To tackle this issue, we propose a novel class-balanced and reinforced active learning framework for GNNs, namely, GCBR. It learns an optimal policy to acquire class-balanced and informative nodes for annotation, maximizing the performance of GNNs trained with selected labeled nodes. GCBR designs class-balance-aware states, as well as a reward function that achieves trade-off between model performance and class balance. The reinforcement learning algorithm Advantage Actor-Critic (A2C) is employed to learn an optimal policy stably and efficiently. We further upgrade GCBR to GCBR++ by introducing a punishment mechanism to obtain a more class-balanced labeled set. Extensive experiments on multiple datasets demonstrate the effectiveness of the proposed approaches, achieving superior performance over state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード分類、リンク予測、グラフ分類など、さまざまなアプリケーションで大きな成功を収めている。 GNNのアクティブラーニングは、ラベルのないデータから貴重なサンプルを照会して、GNNのパフォーマンスを低コストで最大化することを目的としている。 しかし、GNNにおける強化能動学習のための既存のアルゴリズムのほとんどは、特に高度に歪んだクラスシナリオにおいて、高度に不均衡なクラス分布をもたらす可能性がある。 クラス不均衡なラベル付きデータで訓練されたGNNは、多数派に偏見を抱く可能性があり、マイノリティクラスの低いパフォーマンスは、全体的なパフォーマンスの低下につながる可能性がある。 この問題に対処するために、GNNのための新しいクラスバランスと強化されたアクティブラーニングフレームワーク、すなわちGCBRを提案する。 アノテーションのためのクラスバランスと情報ノードを取得するための最適なポリシーを学び、選択されたラベル付きノードでトレーニングされたGNNのパフォーマンスを最大化する。 GCBRは、クラスバランスを意識した状態と、モデルパフォーマンスとクラスバランスの間のトレードオフを達成する報酬関数を設計する。 強化学習アルゴリズムであるAdvantage Actor-Critic(A2C)を用いて、最適なポリシーを安定かつ効率的に学習する。 我々はさらにGCBRをGCBR++にアップグレードし、よりクラスバランスのよいラベル付き集合を得るための罰則を導入する。 複数のデータセットに対する大規模な実験は、提案手法の有効性を示し、最先端のベースラインよりも優れた性能を実現する。

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