論文の概要: A General Recipe for Contractive Graph Neural Networks -- Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01717v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 00:05:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:44:01.763812
• Title: A General Recipe for Contractive Graph Neural Networks -- Technical Report
• Title（参考訳）: 契約型グラフニューラルネットワークの一般レシピ-技術報告
• Authors: Maya Bechler-Speicher, Moshe Eliasof,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データの表現を学習することで大きな人気を集めている。 GNNは、しばしば、安定性、一般化、およびノイズや敵の攻撃に対する堅牢性に関連する課題に直面している。 本稿では, SVD正則化により, 任意のGNNの収縮挙動を誘導する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.14360329494344
• License:
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have gained significant popularity for learning representations of graph-structured data due to their expressive power and scalability. However, despite their success in domains such as social network analysis, recommendation systems, and bioinformatics, GNNs often face challenges related to stability, generalization, and robustness to noise and adversarial attacks. Regularization techniques have shown promise in addressing these challenges by controlling model complexity and improving robustness. Building on recent advancements in contractive GNN architectures, this paper presents a novel method for inducing contractive behavior in any GNN through SVD regularization. By deriving a sufficient condition for contractiveness in the update step and applying constraints on network parameters, we demonstrate the impact of SVD regularization on the Lipschitz constant of GNNs. Our findings highlight the role of SVD regularization in enhancing the stability and generalization of GNNs, contributing to the development of more robust graph-based learning algorithms dynamics.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,その表現力と拡張性から,グラフ構造化データの表現を学習することで大きな人気を得ている。 しかし、ソーシャルネットワーク分析、レコメンデーションシステム、バイオインフォマティクスなどの分野での成功にもかかわらず、GNNは安定性、一般化、騒音や敵の攻撃に対する堅牢性に関わる課題に直面していることが多い。 正規化のテクニックは、モデルの複雑さを制御し、堅牢性を改善することで、これらの課題に対処する上で有望であることを示している。 本稿では, 契約型GNNアーキテクチャの最近の進歩を踏まえ, SVD正則化により, 契約型GNNの契約動作を誘導する新しい手法を提案する。 GNNのリプシッツ定数に対するSVD正則化の影響を示す。 本研究は,GNNの安定性の向上と一般化におけるSVD正規化の役割を強調し,より堅牢なグラフベース学習アルゴリズムの開発に寄与している。

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