論文の概要: Graph data augmentation with Gromow-Wasserstein Barycenters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08376v1
• Date: Fri, 12 Apr 2024 10:22:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 15:16:32.542837
• Title: Graph data augmentation with Gromow-Wasserstein Barycenters
• Title（参考訳）: Gromow-Wasserstein Barycentersを用いたグラフデータ拡張
• Authors: Andrea Ponti,
• Abstract要約: 非ユークリッド空間で動作するグラフに対する新たな拡張戦略が提案されている。 非ユークリッド距離、特にグロモウ=ワッサーシュタイン距離は、グラフンのより良い近似をもたらす。 このフレームワークはまた、異なるグラフオン推定アプローチを検証する手段を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graphs are ubiquitous in various fields, and deep learning methods have been successful applied in graph classification tasks. However, building large and diverse graph datasets for training can be expensive. While augmentation techniques exist for structured data like images or numerical data, the augmentation of graph data remains challenging. This is primarily due to the complex and non-Euclidean nature of graph data. In this paper, it has been proposed a novel augmentation strategy for graphs that operates in a non-Euclidean space. This approach leverages graphon estimation, which models the generative mechanism of networks sequences. Computational results demonstrate the effectiveness of the proposed augmentation framework in improving the performance of graph classification models. Additionally, using a non-Euclidean distance, specifically the Gromow-Wasserstein distance, results in better approximations of the graphon. This framework also provides a means to validate different graphon estimation approaches, particularly in real-world scenarios where the true graphon is unknown.
• Abstract（参考訳）: グラフは様々な分野でユビキタスであり、深層学習法はグラフ分類タスクに応用されている。 しかし、トレーニングのために大規模で多様なグラフデータセットを構築するのはコストがかかる。 画像や数値データのような構造化データには拡張技術が存在するが、グラフデータの増大は依然として困難である。 これは主にグラフデータの複雑で非ユークリッド性に起因する。 本稿では,非ユークリッド空間で動作するグラフに対する新たな拡張戦略を提案する。 このアプローチは、ネットワークシーケンスの生成機構をモデル化したグラフトン推定を利用する。 計算結果は,グラフ分類モデルの性能向上における拡張フレームワークの有効性を示す。 さらに、非ユークリッド距離、特にグロモウ=ワッサーシュタイン距離を用いることで、グラノンの近似がより良くなる。 このフレームワークは、特に真のグラフオンが未知の現実のシナリオにおいて、異なるグラフオン推定アプローチを検証する手段を提供する。

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