論文の概要: Learning to Control the Smoothness of Graph Convolutional Network Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14604v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 16:57:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:23:53.234628
• Title: Learning to Control the Smoothness of Graph Convolutional Network Features
• Title（参考訳）: グラフ畳み込みネットワーク機能の平滑性制御の学習
• Authors: Shih-Hsin Wang, Justin Baker, Cory Hauck, Bao Wang,
• Abstract要約: 本稿では,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)が所望の滑らかさでノード特徴を学習するための新しい戦略を提案する。 我々はReLUの入力と出力の幾何学的関係を確立する。 幾何学的洞察に基づいて、我々はグラフ畳み込み層のメッセージパッシングプロセスを学習可能な用語で拡張し、ノードの特徴の滑らかさを調節する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.949988676706418
• License:
• Abstract: The pioneering work of Oono and Suzuki [ICLR, 2020] and Cai and Wang [arXiv:2006.13318] initializes the analysis of the smoothness of graph convolutional network (GCN) features. Their results reveal an intricate empirical correlation between node classification accuracy and the ratio of smooth to non-smooth feature components. However, the optimal ratio that favors node classification is unknown, and the non-smooth features of deep GCN with ReLU or leaky ReLU activation function diminish. In this paper, we propose a new strategy to let GCN learn node features with a desired smoothness -- adapting to data and tasks -- to enhance node classification. Our approach has three key steps: (1) We establish a geometric relationship between the input and output of ReLU or leaky ReLU. (2) Building on our geometric insights, we augment the message-passing process of graph convolutional layers (GCLs) with a learnable term to modulate the smoothness of node features with computational efficiency. (3) We investigate the achievable ratio between smooth and non-smooth feature components for GCNs with the augmented message-passing scheme. Our extensive numerical results show that the augmented message-passing schemes significantly improve node classification for GCN and some related models.
• Abstract（参考訳）: 大野・鈴木(ICLR, 2020)とCai・Wang(arXiv:2006.13318)の先駆的な研究は、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)の機能の滑らかさの解析を初期化している。 これらの結果から,ノード分類精度とスムーズな特徴成分と非滑らかな特徴成分の比との複雑な経験的相関が明らかとなった。 しかし、ノード分類に有利な最適比は不明であり、ReLUまたはリークReLUアクティベーション関数を持つディープGCNの非滑らかな特徴は減少する。 本稿では,GCNが目的とするスムーズなノード特徴(データやタスクに適応する)を学習し,ノード分類を強化するための新しい戦略を提案する。 提案手法には3つの重要なステップがある: 1) ReLUの入力と出力の幾何学的関係を確立する。 2) 幾何学的洞察に基づいて, グラフ畳み込み層(GCL)のメッセージ通過過程を学習可能な用語で拡張し, ノード特徴の滑らかさを計算効率で調節する。 (3) 拡張メッセージパス方式によるGCNのスムーズな特徴成分と非滑らかな特徴成分の達成可能な比について検討する。 拡張メッセージパス方式はGCNと関連するモデルのノード分類を大幅に改善することを示す。

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