論文の概要: Boosting GNN Performance via Training Sample Selection Based on Adversarial Robustness Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14738v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 11:10:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 18:44:16.105556
• Title: Boosting GNN Performance via Training Sample Selection Based on Adversarial Robustness Evaluation
• Title（参考訳）: 対向ロバスト性評価に基づくトレーニングサンプル選択によるGNN性能の向上
• Authors: Yongyu Wang,
• Abstract要約: 本稿では,ノイズに最も敏感なグラフ内のノードを識別するために,逆評価手法を用いる新しい手法を提案する。 これらのノイズが発生しやすいノードからなるトレーニングセットを選択して構築することにより、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)のトレーニングに使用する。 この戦略がGCNの性能を大幅に向上させることを示す実験結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1937382384136637
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have established themselves as one of the most powerful neural network architectures, excelling in leveraging graph topology and node features for various tasks. However, GNNs are inherently vulnerable to noise in their inputs. Such noise can significantly degrade their performance. To address this challenge, we propose a novel approach that employs adversarial robustness evaluation techniques to identify nodes in the graph that are most susceptible to noise. By selecting and constructing a training set composed of these particularly noise-prone nodes, we then use them to train a Graph Convolutional Network (GCN). Our experimental results demonstrate that this strategy leads to substantial improvements in the GCN's performance.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまなタスクにグラフトポロジとノード機能を活用する上で優れた、最も強力なニューラルネットワークアーキテクチャの1つとして、自らを確立している。 しかし、GNNは本質的に入力のノイズに弱い。 このようなノイズは、その性能を著しく低下させる。 この課題に対処するため,ノイズに最も敏感なグラフ内のノードを特定するために,対向的ロバストネス評価手法を用いた新しい手法を提案する。 これらのノイズが発生しやすいノードからなるトレーニングセットを選択して構築することにより、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)のトレーニングに使用します。 この戦略がGCNの性能を大幅に向上させることを示す実験結果を得た。

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