論文の概要: Faster Inference Time for GNNs using coarsening

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15001v1
• Date: Sat, 19 Oct 2024 06:27:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:21:02.276140
• Title: Faster Inference Time for GNNs using coarsening
• Title（参考訳）: 粗大化を用いたGNNの高速推論時間
• Authors: Shubhajit Roy, Hrriday Ruparel, Kishan Ved, Anirban Dasgupta,
• Abstract要約: 粗い手法はグラフを小さくするために使われ、計算が高速化される。 これまでの調査では、推論中にコストに対処できなかった。 本稿では, サブグラフベース手法によるGNNのスケーラビリティ向上のための新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.323700980948722
• License:
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have shown remarkable success in various graph-based tasks, including node classification, node regression, graph classification, and graph regression. However, their scalability remains a significant challenge, particularly when dealing with large-scale graphs. To tackle this challenge, coarsening-based methods are used to reduce the graph into a smaller one, resulting in faster computation. However, no previous research has tackled the computation cost during the inference. This motivated us to ponder whether we can trade off the improvement in training time of coarsening-based approaches with inference time. This paper presents a novel approach to improve the scalability of GNNs through subgraph-based techniques. We reduce the computational burden during the training and inference phases by using the coarsening algorithm to partition large graphs into smaller, manageable subgraphs. Previously, graph-level tasks had not been explored using this approach. We propose a novel approach for using the coarsening algorithm for graph-level tasks such as graph classification and graph regression. We conduct extensive experiments on multiple benchmark datasets to evaluate the performance of our approach. The results demonstrate that our subgraph-based GNN method achieves competitive results in node classification, node regression, graph classification, and graph regression tasks compared to traditional GNN models. Furthermore, our approach significantly reduces the inference time, enabling the practical application of GNNs to large-scale graphs.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード分類、ノード回帰、グラフ分類、グラフ回帰など、さまざまなグラフベースのタスクにおいて顕著な成功を収めている。 しかし、大規模なグラフを扱う場合、そのスケーラビリティは依然として大きな課題である。 この課題に対処するために、粗い手法を用いてグラフを小さくし、より高速な計算を行う。 しかし、これまでの研究では、推論中に計算コストに対処する研究は行われていない。 これは、粗大化ベースのアプローチを推論時間でトレーニング時間の改善をオフにできるかどうか、考慮する動機になりました。 本稿では, サブグラフベース手法によるGNNのスケーラビリティ向上のための新しい手法を提案する。 我々は、大グラフをより小さく、管理可能なサブグラフに分割するために粗いアルゴリズムを用いて、トレーニングと推論フェーズにおける計算負担を削減する。 これまでは、グラフレベルのタスクは、このアプローチを使って検討されていなかった。 本稿では,グラフ分類やグラフ回帰といったグラフレベルのタスクに粗いアルゴリズムを用いる新しい手法を提案する。 提案手法の有効性を評価するため,複数のベンチマークデータセットについて広範な実験を行った。 提案手法は,従来のGNNモデルと比較して,ノード分類,ノード回帰,グラフ分類,グラフ回帰タスクにおいて,競合的な結果が得られることを示す。 さらに,提案手法は推定時間を大幅に短縮し,大規模グラフへのGNNの実践的適用を可能にした。

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