論文の概要: On the Utilization of Unique Node Identifiers in Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02271v2
• Date: Tue, 12 Nov 2024 18:11:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:19:31.621444
• Title: On the Utilization of Unique Node Identifiers in Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークにおける一意ノード同定器の利用について
• Authors: Maya Bechler-Speicher, Moshe Eliasof, Carola-Bibiane Schönlieb, Ran Gilad-Bachrach, Amir Globerson,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワークは、メッセージパッシング構造のため、本質的に表現上の制限がある。 最近の研究は、ユニークなノード識別子(UID)を使用することでこれらの制限を克服できることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.10284674841867
• License:
• Abstract: Graph Neural Networks have inherent representational limitations due to their message-passing structure. Recent work has suggested that these limitations can be overcome by using unique node identifiers (UIDs). Here we argue that despite the advantages of UIDs, one of their disadvantages is that they lose the desirable property of permutation-equivariance. We thus propose to focus on UID models that are permutation-equivariant, and present theoretical arguments for their advantages. Motivated by this, we propose a method to regularize UID models towards permutation equivariance, via a contrastive loss. We empirically demonstrate that our approach improves generalization and extrapolation abilities while providing faster training convergence. On the recent BREC expressiveness benchmark, our proposed method achieves state-of-the-art performance compared to other random-based approaches.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークは、メッセージパッシング構造のため、本質的に表現上の制限がある。 最近の研究は、ユニークなノード識別子(UID)を使用することで、これらの制限を克服できることを示唆している。 ここでは、UIDの利点にもかかわらず、それらの欠点の1つは、置換等価性の望ましい性質を失うことであると論じる。 そこで我々は、置換同変のUDDモデルに焦点をあて、その利点を理論的に論じる。 そこで本研究では, コントラスト損失を用いて, UIDモデルを置換同値に対して正則化する手法を提案する。 我々は,本手法がより高速な学習収束を提供しながら,一般化と外挿能力を向上させることを実証的に実証した。 近年のBREC表現性ベンチマークにおいて,提案手法は,他のランダムな手法と比較して最先端の性能を実現する。

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