論文の概要: Posterior Label Smoothing for Node Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00410v1
• Date: Sat, 1 Jun 2024 11:59:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 07:15:00.911988
• Title: Posterior Label Smoothing for Node Classification
• Title（参考訳）: ノード分類のための後方ラベル平滑化
• Authors: Jaeseung Heo, Moonjeong Park, Dongwoo Kim,
• Abstract要約: 本稿では,トランスダクティブノード分類タスクに対して,単純かつ効果的なラベル平滑化を提案する。 本研究では, ソフトラベルを設計し, 周辺ラベル分布を通じて対象ノードの局所的コンテキストをカプセル化する。 以下の分析結果から,大域的なラベル統計を後続計算に組み込むことが,ラベル平滑化の成功の鍵であることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.737276507021477
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Soft labels can improve the generalization of a neural network classifier in many domains, such as image classification. Despite its success, the current literature has overlooked the efficiency of label smoothing in node classification with graph-structured data. In this work, we propose a simple yet effective label smoothing for the transductive node classification task. We design the soft label to encapsulate the local context of the target node through the neighborhood label distribution. We apply the smoothing method for seven baseline models to show its effectiveness. The label smoothing methods improve the classification accuracy in 10 node classification datasets in most cases. In the following analysis, we find that incorporating global label statistics in posterior computation is the key to the success of label smoothing. Further investigation reveals that the soft labels mitigate overfitting during training, leading to better generalization performance.
• Abstract（参考訳）: ソフトラベルは、画像分類などの多くの領域において、ニューラルネットワーク分類器の一般化を改善することができる。 その成功にもかかわらず、現在の文献はグラフ構造データを用いたノード分類におけるラベルの平滑化の効率性を見落としている。 本研究では,トランスダクティブノード分類タスクに対して,単純だが効果的なラベル平滑化を提案する。 本研究では, ソフトラベルを設計し, 周辺ラベル分布を通じて対象ノードの局所的コンテキストをカプセル化する。 7つのベースラインモデルに対してスムース化法を適用し,その有効性を示す。 ラベル平滑化手法は10ノード分類データセットの分類精度を向上させる。 以下の分析結果から,大域的なラベル統計を後続計算に組み込むことが,ラベル平滑化の成功の鍵であることが判明した。 さらなる調査により、ソフトラベルはトレーニング中の過度適合を緩和し、一般化性能が向上することが明らかとなった。

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