論文の概要: Degree Distribution based Spiking Graph Networks for Domain Adaptation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06883v2
- Date: Thu, 10 Oct 2024 02:59:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-31 23:47:07.721824
- Title: Degree Distribution based Spiking Graph Networks for Domain Adaptation
- Title（参考訳）: ドメイン適応のための分散に基づくスパイキンググラフネットワーク
- Authors: Yingxu Wang, Siwei Liu, Mengzhu Wang, Shangsong Liang, Nan Yin,
- Abstract要約: Spiking Graph Networks (SGNs)は、グラフ分類におけるエネルギー消費の課題に対処する能力のために、研究者と業界双方から大きな注目を集めている。
まず、SGNにおけるドメイン適応問題を提案し、Dgree-aware Spiking Graph Domain Adaptation for Classificationという新しいフレームワークを提案する。
The proposed DeSGDA address the spiking graph domain adapt problem by three aspects: node degree-aware Personal spiking representation, adversarial feature distribution alignment, pseudo-label distillation。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.924123705983792
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Spiking Graph Networks (SGNs) have garnered significant attraction from both researchers and industry due to their ability to address energy consumption challenges in graph classification. However, SGNs are only effective for in-distribution data and cannot tackle out-of-distribution data. In this paper, we first propose the domain adaptation problem in SGNs, and introduce a novel framework named Degree-aware Spiking Graph Domain Adaptation for Classification. The proposed DeSGDA addresses the spiking graph domain adaptation problem by three aspects: node degree-aware personalized spiking representation, adversarial feature distribution alignment, and pseudo-label distillation. First, we introduce the personalized spiking representation method for generating degree-dependent spiking signals. Specifically, the threshold of triggering a spike is determined by the node degree, allowing this personalized approach to capture more expressive information for classification. Then, we propose the graph feature distribution alignment module that is adversarially trained using membrane potential against a domain discriminator. Such an alignment module can efficiently maintain high performance and low energy consumption in the case of inconsistent distribution. Additionally, we extract consistent predictions across two spaces to create reliable pseudo-labels, effectively leveraging unlabeled data to enhance graph classification performance. Extensive experiments on benchmark datasets validate the superiority of the proposed DeSGDA compared with competitive baselines.
- Abstract（参考訳）: Spiking Graph Networks (SGNs)は、グラフ分類におけるエネルギー消費の課題に対処する能力のために、研究者と業界双方から大きな注目を集めている。
しかし、SGNは分布内データにのみ有効であり、分布外データに対処できない。
本稿ではまず,SGNにおけるドメイン適応問題を提案し,Dreee-aware Spiking Graph Domain Adaptation for Classificationという新しいフレームワークを提案する。
The proposed DeSGDA address the spiking graph domain adapt problem by three aspects: node degree-aware Personal spiking representation, adversarial feature distribution alignment, pseudo-label distillation。
まず、次数依存のスパイキング信号を生成するためのパーソナライズされたスパイキング表現法を提案する。
具体的には、スパイクをトリガーする閾値はノード次数によって決定され、このパーソナライズされたアプローチは分類のためのより表現力のある情報を取得することができる。
そこで本研究では,膜電位をドメイン判別器に対して逆向きに訓練したグラフ特徴分布アライメントモジュールを提案する。
このようなアライメントモジュールは、不整合分布の場合、高性能かつ低エネルギー消費を効率的に維持することができる。
さらに、2つの空間にまたがる一貫した予測を抽出し、信頼性の高い擬似ラベルを作成し、グラフ分類性能を向上させるためにラベルのないデータを効果的に活用する。
ベンチマークデータセットの大規模な実験は、提案したDeSGDAの優位性を競合ベースラインと比較して検証する。
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