論文の概要: InLINE: Inner-Layer Information Exchange for Multi-task Learning on Heterogeneous Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22089v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 14:46:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:39:51.019999
• Title: InLINE: Inner-Layer Information Exchange for Multi-task Learning on Heterogeneous Graphs
• Title（参考訳）: InLINE:不均一グラフを用いたマルチタスク学習のための内層情報交換
• Authors: Xinyue Feng, Jinquan Hang, Yuequn Zhang, Haotian Wang, Desheng Zhang, Guang Wang,
• Abstract要約: 不均一グラフは、実世界のシナリオで複雑なデータをモデル化するための重要な構造である。 本稿では,各グラフ層内の微細な情報交換を容易にする内層情報交換モデルを提案する。 我々のモデルは、負の転送によって生じる特定のタスクの大幅な性能低下を効果的に軽減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.204120407041195
• License:
• Abstract: Heterogeneous graph is an important structure for modeling complex relational data in real-world scenarios and usually involves various node prediction tasks within a single graph. Training these tasks separately may neglect beneficial information sharing, hence a preferred way is to learn several tasks in a same model by Multi-Task Learning (MTL). However, MTL introduces the issue of negative transfer, where the training of different tasks interferes with each other as they may focus on different information from the data, resulting in suboptimal performance. To solve the issue, existing MTL methods use separate backbones for each task, then selectively exchange beneficial features through interactions among the output embeddings from each layer of different backbones, which we refer to as outer-layer exchange. However, the negative transfer in heterogeneous graphs arises not simply from the varying importance of an individual node feature across tasks, but also from the varying importance of inter-relation between two nodes across tasks. These inter-relations are entangled in the output embedding, making it difficult for existing methods to discriminate beneficial information from the embedding. To address this challenge, we propose the Inner-Layer Information Exchange (InLINE) model that facilitate fine-grained information exchanges within each graph layer rather than through output embeddings. Specifically, InLINE consists of (1) Structure Disentangled Experts for layer-wise structure disentanglement, (2) Structure Disentangled Gates for assigning disentangled information to different tasks. Evaluations on two public datasets and a large industry dataset show that our model effectively alleviates the significant performance drop on specific tasks caused by negative transfer, improving Macro F1 by 6.3% on DBLP dataset and AUC by 3.6% on the industry dataset compared to SoA methods.
• Abstract（参考訳）: 不均一グラフは、実世界のシナリオにおいて複雑な関係データをモデル化するための重要な構造であり、通常、単一のグラフ内の様々なノード予測タスクを含む。 これらのタスクを個別に訓練することは有益な情報共有を無視する可能性があるため、MTL(Multi-Task Learning)によって複数のタスクを同じモデルで学習することが好ましい。 しかし、MTLは、異なるタスクのトレーニングがデータから異なる情報にフォーカスするため、互いに干渉する負の転送の問題を導入し、その結果、準最適性能をもたらす。 この問題を解決するため、既存のMTL法では各タスクごとに異なるバックボーンを使用し、異なるバックボーンの各レイヤからの出力埋め込み間の相互作用を通じて有益な特徴を選択的に交換する。 しかし、不均一グラフにおける負の移動は、タスク間で個々のノードの特徴が様々に重要であることだけでなく、タスク間での2つのノード間の相互関係が様々に重要であることから生じる。 これらの相互関係は出力埋め込みに絡み合っており、既存の手法が埋め込みから有益情報を識別することは困難である。 この課題に対処するために,インナー・レイヤ情報交換(Inner-Layer Information Exchange, InLINE)モデルを提案する。 特に、InLINEは、(1)レイヤワイドな構造整合性のための構造整合性エキスパート、(2)異なるタスクに非整合性情報を割り当てるための構造整合性ゲートで構成されている。 2つのパブリックデータセットと大規模産業データセットの評価から、当社のモデルは負の転送による特定のタスクに対する大幅なパフォーマンス低下を効果的に軽減し、DBLPデータセットではMacro F1が6.3%、業界データセットではAUCが3.6%改善した。

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