論文の概要: Domain Adaptive Unfolded Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13137v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 09:05:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:11:43.016212
• Title: Domain Adaptive Unfolded Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: Domain Adaptive Unfolded Graph Neural Networks
• Authors: Zepeng Zhang, Olga Fink,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は多くのグラフ機械学習タスクで大きく進歩している。 本稿では,アーキテクチャの強化によるグラフ領域適応(GDA)の促進について考察する。 低レベル目標値の低減が保証されるカスケード伝搬(CP)と呼ばれる,単純かつ効果的な手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.675805308519987
• License:
• Abstract: Over the last decade, graph neural networks (GNNs) have made significant progress in numerous graph machine learning tasks. In real-world applications, where domain shifts occur and labels are often unavailable for a new target domain, graph domain adaptation (GDA) approaches have been proposed to facilitate knowledge transfer from the source domain to the target domain. Previous efforts in tackling distribution shifts across domains have mainly focused on aligning the node embedding distributions generated by the GNNs in the source and target domains. However, as the core part of GDA approaches, the impact of the underlying GNN architecture has received limited attention. In this work, we explore this orthogonal direction, i.e., how to facilitate GDA with architectural enhancement. In particular, we consider a class of GNNs that are designed explicitly based on optimization problems, namely unfolded GNNs (UGNNs), whose training process can be represented as bi-level optimization. Empirical and theoretical analyses demonstrate that when transferring from the source domain to the target domain, the lower-level objective value generated by the UGNNs significantly increases, resulting in an increase in the upper-level objective as well. Motivated by this observation, we propose a simple yet effective strategy called cascaded propagation (CP), which is guaranteed to decrease the lower-level objective value. The CP strategy is widely applicable to general UGNNs, and we evaluate its efficacy with three representative UGNN architectures. Extensive experiments on five real-world datasets demonstrate that the UGNNs integrated with CP outperform state-of-the-art GDA baselines.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間で、グラフニューラルネットワーク(GNN)は多くのグラフ機械学習タスクで大きな進歩を遂げた。 ドメインシフトが発生し、ラベルが新しいターゲットドメインでは利用できない実世界のアプリケーションでは、ソースドメインからターゲットドメインへの知識伝達を容易にするため、グラフドメイン適応(GDA)アプローチが提案されている。 ドメイン間の分散シフトに対処するこれまでの取り組みは、主に、GNNがソースドメインとターゲットドメインに生成したノードの埋め込み分布の整合性に重点を置いてきた。 しかし、GDAの中核部分のアプローチにより、基礎となるGNNアーキテクチャの影響は限定的に注目されている。 本研究では,この直交方向,すなわちアーキテクチャ強化によるGDAの促進について検討する。 特に、最適化問題、すなわち、二段階最適化として表すことができる開放型GNN(UGNN)に基づいて明示的に設計されたGNNのクラスを考える。 実験的および理論的分析により、ソースドメインからターゲットドメインに移動すると、UGNNによって生成された下位レベルの目標値が大幅に増加し、上位レベルの目標値も増大することが示された。 本研究の目的は,低レベル目標値の低減が保証されるカスケード伝搬 (CP) と呼ばれる簡易かつ効果的な手法を提案することである。 CP戦略は一般のUGNNに適用可能であり,その有効性は3つの代表的UGNNアーキテクチャを用いて評価する。 5つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、UGNNがCPと統合され、最先端のGDAベースラインを上回っていることを示している。

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