論文の概要: Simple Graph Condensation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14951v1
• Date: Fri, 22 Mar 2024 05:04:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 18:37:30.401837
• Title: Simple Graph Condensation
• Title（参考訳）: 簡単なグラフ凝縮
• Authors: Zhenbang Xiao, Yu Wang, Shunyu Liu, Huiqiong Wang, Mingli Song, Tongya Zheng,
• Abstract要約: グラフ凝縮(Graph condensation)は、グラフニューラルネットワーク(GNN)を小さな凝縮グラフにチューニングし、大規模なオリジナルグラフで使用する。 既存の手法は主に、GNNの勾配、分布、軌跡など、凝縮グラフと原グラフの間のキーメトリックの整合に重点を置いている。 本稿では,GNNから受け継いだ不要な複雑性を低減することを目的とした,グラフ凝縮における計量アライメントの簡易化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.85754566420301
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The burdensome training costs on large-scale graphs have aroused significant interest in graph condensation, which involves tuning Graph Neural Networks (GNNs) on a small condensed graph for use on the large-scale original graph. Existing methods primarily focus on aligning key metrics between the condensed and original graphs, such as gradients, distribution and trajectory of GNNs, yielding satisfactory performance on downstream tasks. However, these complex metrics necessitate intricate computations and can potentially disrupt the optimization process of the condensation graph, making the condensation process highly demanding and unstable. Motivated by the recent success of simplified models in various fields, we propose a simplified approach to metric alignment in graph condensation, aiming to reduce unnecessary complexity inherited from GNNs. In our approach, we eliminate external parameters and exclusively retain the target condensed graph during the condensation process. Following the hierarchical aggregation principles of GNNs, we introduce the Simple Graph Condensation (SimGC) framework, which aligns the condensed graph with the original graph from the input layer to the prediction layer, guided by a pre-trained Simple Graph Convolution (SGC) model on the original graph. As a result, both graphs possess the similar capability to train GNNs. This straightforward yet effective strategy achieves a significant speedup of up to 10 times compared to existing graph condensation methods while performing on par with state-of-the-art baselines. Comprehensive experiments conducted on seven benchmark datasets demonstrate the effectiveness of SimGC in prediction accuracy, condensation time, and generalization capability. Our code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 大規模グラフに対する負担のかかるトレーニングコストは,グラフ凝縮に対する大きな関心を喚起し,グラフニューラルネットワーク(GNN)を大規模オリジナルグラフで使用する小さな凝縮グラフにチューニングする。 既存の手法は主に、GNNの勾配、分布、軌道など、凝縮したグラフと元のグラフの間のキーメトリックの整合に重点を置いており、下流のタスクで十分なパフォーマンスが得られる。 しかし、これらの複雑なメトリクスは複雑な計算を必要とし、凝縮グラフの最適化プロセスを妨害し、凝縮過程を非常に要求され不安定にする可能性がある。 近年,様々な分野において単純化されたモデルが成功し,GNNから受け継いだ不要な複雑性を低減すべく,グラフ凝縮における計量アライメントの簡易化手法を提案する。 提案手法では, 外部パラメータを排除し, 凝縮過程において対象の凝縮グラフを排他的に保持する。 本稿では,GNN の階層的集約の原則に従い,SimGC (Simple Graph Condensation) フレームワークを導入する。このフレームワークは,コンデンスされたグラフを,入力層から予測層までの原グラフと整列し,前訓練されたSGC (Simple Graph Convolution) モデルで導出する。 その結果、両方のグラフはGNNをトレーニングするのと同じ能力を持っている。 この単純で効果的な戦略は、最先端のベースラインに匹敵する性能を保ちながら、既存のグラフ凝縮法と比較して最大10倍のスピードアップを達成する。 7つのベンチマークデータセットで実施された総合的な実験は、予測精度、凝縮時間、一般化能力におけるSimGCの有効性を示す。 私たちのコードは公開されます。

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