論文の概要: Deeper Insights into Deep Graph Convolutional Networks: Stability and Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08473v1
• Date: Fri, 11 Oct 2024 02:57:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 03:06:36.375395
• Title: Deeper Insights into Deep Graph Convolutional Networks: Stability and Generalization
• Title（参考訳）: Deep Graph Convolutional Networksのより深い洞察:安定性と一般化
• Authors: Guangrui Yang, Ming Li, Han Feng, Xiaosheng Zhuang,
• Abstract要約: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフ学習タスクの強力なモデルとして登場した。 深部GCNの安定性と一般化特性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.523648394276968
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph convolutional networks (GCNs) have emerged as powerful models for graph learning tasks, exhibiting promising performance in various domains. While their empirical success is evident, there is a growing need to understand their essential ability from a theoretical perspective. Existing theoretical research has primarily focused on the analysis of single-layer GCNs, while a comprehensive theoretical exploration of the stability and generalization of deep GCNs remains limited. In this paper, we bridge this gap by delving into the stability and generalization properties of deep GCNs, aiming to provide valuable insights by characterizing rigorously the associated upper bounds. Our theoretical results reveal that the stability and generalization of deep GCNs are influenced by certain key factors, such as the maximum absolute eigenvalue of the graph filter operators and the depth of the network. Our theoretical studies contribute to a deeper understanding of the stability and generalization properties of deep GCNs, potentially paving the way for developing more reliable and well-performing models.
• Abstract（参考訳）: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフ学習タスクの強力なモデルとして登場し、様々な領域で有望なパフォーマンスを示している。 彼らの経験的成功は明らかだが、理論的な観点から本質的な能力を理解する必要性が高まっている。 既存の理論的研究は主に単層GCNの解析に重点を置いているが、深いGCNの安定性と一般化に関する包括的な理論的探索は依然として限られている。 本稿では,このギャップを深いGCNの安定性と一般化特性を掘り下げることで橋渡しする。 本理論により,深いGCNの安定性と一般化は,グラフフィルタ演算子の絶対固有値の最大値やネットワークの深さなど,特定の要因の影響を受けていることが明らかとなった。 我々の理論的研究は、深いGCNの安定性と一般化特性のより深い理解に寄与し、より信頼性が高く良好なモデルを開発するための道を開く可能性がある。

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