論文の概要: On the Topology Awareness and Generalization Performance of Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04482v1
• Date: Thu, 7 Mar 2024 13:33:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 14:06:55.512316
• Title: On the Topology Awareness and Generalization Performance of Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークのトポロジー認識と一般化性能について
• Authors: Junwei Su, Chuan Wu
• Abstract要約: 我々は,GNNのトポロジ的認識をいかなるトポロジ的特徴においても特徴付けるための包括的枠組みを導入する。 我々の分析は、GNNのトポロジ意識の向上が、構造群全体の不当な一般化を必然的に引き起こす可能性があるという、重要な洞察を明らかにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.795558434705472
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many computer vision and machine learning problems are modelled as learning tasks on graphs, where graph neural networks (GNNs) have emerged as a dominant tool for learning representations of graph-structured data. A key feature of GNNs is their use of graph structures as input, enabling them to exploit the graphs' inherent topological properties-known as the topology awareness of GNNs. Despite the empirical successes of GNNs, the influence of topology awareness on generalization performance remains unexplored, particularly for node-level tasks that diverge from the assumption of data being independent and identically distributed (I.I.D.). The precise definition and characterization of the topology awareness of GNNs, especially concerning different topological features, are still unclear. This paper introduces a comprehensive framework to characterize the topology awareness of GNNs across any topological feature. Using this framework, we investigate the effects of topology awareness on GNN generalization performance. Contrary to the prevailing belief that enhancing the topology awareness of GNNs is always advantageous, our analysis reveals a critical insight: improving the topology awareness of GNNs may inadvertently lead to unfair generalization across structural groups, which might not be desired in some scenarios. Additionally, we conduct a case study using the intrinsic graph metric, the shortest path distance, on various benchmark datasets. The empirical results of this case study confirm our theoretical insights. Moreover, we demonstrate the practical applicability of our framework by using it to tackle the cold start problem in graph active learning.
• Abstract（参考訳）: 多くのコンピュータビジョンと機械学習問題はグラフ上の学習タスクとしてモデル化され、グラフニューラルネットワーク(GNN)がグラフ構造化データの表現を学習するための主要なツールとして登場した。 GNNの重要な特徴は、グラフ構造を入力として使用することで、GNNのトポロジ認識として知られるグラフ固有のトポロジ特性を活用することができる。 GNNの実証的な成功にもかかわらず、トポロジの認識が一般化性能に与える影響は未解明のままであり、特にデータの独立性と同一分散性(I.I.D.)の仮定から分岐するノードレベルのタスクに対してである。 GNNのトポロジ的認識の正確な定義と特徴は、特に異なるトポロジ的特徴に関してまだ不明である。 本稿では,GNNのトポロジ的認識をいかなるトポロジ的特徴においても特徴付けるための包括的枠組みを提案する。 本稿では,GNNの一般化性能に対するトポロジ認識の影響について検討する。 GNNのトポロジ意識を高めることが常に有利であるという一般的な信念とは対照的に、我々の分析では、GNNのトポロジ意識を改善することは、いくつかのシナリオでは望まれないような構造群全体の不当な一般化につながる可能性があるという重要な洞察が示されている。 さらに,様々なベンチマークデータセット上で,最短経路距離である本質グラフメトリックを用いたケーススタディを実施した。 本研究の結果から理論的知見が得られた。 さらに,グラフアクティブ学習におけるコールドスタート問題に対処するために,本フレームワークの実用性を示す。

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