論文の概要: The Transferability of Downsampling Sparse Graph Convolutional Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.17274v1
• Date: Fri, 30 Aug 2024 13:19:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-02 15:18:38.039651
• Title: The Transferability of Downsampling Sparse Graph Convolutional Networks
• Title（参考訳）: スパースグラフ畳み込みネットワークのダウンサンプリング可能性
• Authors: Qinji Shu, Hang Sheng, Hui Feng, Bo Hu,
• Abstract要約: 本稿では,スパースランダムグラフモデルに基づく大規模スパースグラフダウンサンプリング手法を提案する。 我々は、スパースグラフ畳み込みネットワークのダウンサンプリングに縛られた理論的転送可能性を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.111849924173924
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a large-scale sparse graph downsampling method based on a sparse random graph model, which allows for the adjustment of different sparsity levels. We combine sparsity and topological similarity: the sparse graph model reduces the node connection probability as the graph size increases, while the downsampling method preserves a specific topological connection pattern during this change. Based on the downsampling method, we derive a theoretical transferability bound about downsampling sparse graph convolutional networks (GCNs), that higher sampling rates, greater average degree expectations, and smaller initial graph sizes lead to better downsampling transferability performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,スパースグラフモデルに基づく大規模スパースグラフダウンサンプリング手法を提案する。 スパースグラフモデルでは,グラフサイズが大きくなるにつれてノード接続確率が減少し,ダウンサンプリング法では特定のトポロジカル接続パターンが維持される。 ダウンサンプリング法に基づいて、スパルスグラフ畳み込みネットワーク(GCN)のダウンサンプリングに関する理論的転送可能性(英語版)を導出し、より高いサンプリング率、平均次期待値、より小さい初期グラフサイズにより、ダウンサンプリングの転送性能が向上する。

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