論文の概要: Pre-Training Identification of Graph Winning Tickets in Adaptive Spatial-Temporal Graph Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08287v2
- Date: Fri, 14 Jun 2024 06:25:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 17:54:01.966035
- Title: Pre-Training Identification of Graph Winning Tickets in Adaptive Spatial-Temporal Graph Neural Networks
- Title（参考訳）: 適応型時空間グラフニューラルネットにおけるグラフ勝利チケットの事前学習同定
- Authors: Wenying Duan, Tianxiang Fang, Hong Rao, Xiaoxi He,
- Abstract要約: Lottery Ticket hypothesis (LTH) から派生した Graph Winning Ticket (GWT) の概念を導入する。
事前決定された恒星トポロジーをGWTとしてトレーニング前に採用することにより、エッジの削減と効率的な情報伝達のバランスをとることができる。
提案手法は,48GBのメモリを備えた単一A6000を用いて,最大規模の時空間データセット上でASTGNNのトレーニングを可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.514795777097036
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we present a novel method to significantly enhance the computational efficiency of Adaptive Spatial-Temporal Graph Neural Networks (ASTGNNs) by introducing the concept of the Graph Winning Ticket (GWT), derived from the Lottery Ticket Hypothesis (LTH). By adopting a pre-determined star topology as a GWT prior to training, we balance edge reduction with efficient information propagation, reducing computational demands while maintaining high model performance. Both the time and memory computational complexity of generating adaptive spatial-temporal graphs is significantly reduced from $\mathcal{O}(N^2)$ to $\mathcal{O}(N)$. Our approach streamlines the ASTGNN deployment by eliminating the need for exhaustive training, pruning, and retraining cycles, and demonstrates empirically across various datasets that it is possible to achieve comparable performance to full models with substantially lower computational costs. Specifically, our approach enables training ASTGNNs on the largest scale spatial-temporal dataset using a single A6000 equipped with 48 GB of memory, overcoming the out-of-memory issue encountered during original training and even achieving state-of-the-art performance. Furthermore, we delve into the effectiveness of the GWT from the perspective of spectral graph theory, providing substantial theoretical support. This advancement not only proves the existence of efficient sub-networks within ASTGNNs but also broadens the applicability of the LTH in resource-constrained settings, marking a significant step forward in the field of graph neural networks. Code is available at https://anonymous.4open.science/r/paper-1430.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、LTH(Lottery Ticket hypothesis)から派生したグラフウィンティング・チケット(GWT)の概念を導入し、適応空間時間グラフニューラルネットワーク(ASTGNN)の計算効率を大幅に向上させる新しい手法を提案する。
事前決定された恒星トポロジをGWTとしてトレーニング前に採用することにより、エッジの削減と効率的な情報伝達のバランスを保ち、高いモデル性能を維持しながら計算要求を低減できる。
適応的な時空間グラフを生成する際の時間およびメモリ計算の複雑さは、$\mathcal{O}(N^2)$から$\mathcal{O}(N)$に大幅に減少する。
提案手法は, ASTGNNの展開を, 徹底的な訓練, 刈り込み, 再訓練サイクルの必要性をなくすことで効率化し, 計算コストを大幅に低減したフルモデルに匹敵する性能を達成できることを実証的に示す。
具体的には,48GBのメモリを備えた単一A6000を用いて,最大規模の時空間データセット上でASTGNNをトレーニングすることができる。
さらに、スペクトルグラフ理論の観点からGWTの有効性を探求し、かなりの理論的支援を提供する。
この進歩は、ASTGNN内の効率的なサブネットワークの存在を証明しているだけでなく、リソース制約のある設定におけるLTHの適用性も拡大し、グラフニューラルネットワークの分野における重要な一歩を踏み出した。
コードはhttps://anonymous.4open.science/r/paper-1430で公開されている。
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