論文の概要: Graph Size-imbalanced Learning with Energy-guided Structural Smoothing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17591v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 14:06:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:00:41.376442
• Title: Graph Size-imbalanced Learning with Energy-guided Structural Smoothing
• Title（参考訳）: エネルギー誘導型構造平滑化によるグラフサイズ不均衡学習
• Authors: Jiawen Qin, Pengfeng Huang, Qingyun Sun, Cheng Ji, Xingcheng Fu, Jianxin Li,
• Abstract要約: 実世界のグラフは通常、マルチグラフ分類における大きさ不均衡の問題に悩まされる。 近年の研究では、市販のグラフニューラルネットワーク(GNN)が、長期設定下でのモデル性能を損なうことが報告されている。 我々は,頭部と尾部のグラフの特徴を円滑に表現する,textbfSIMBAという新しいエネルギーベースサイズ不均衡学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.636616140250908
• License:
• Abstract: Graph is a prevalent data structure employed to represent the relationships between entities, frequently serving as a tool to depict and simulate numerous systems, such as molecules and social networks. However, real-world graphs usually suffer from the size-imbalanced problem in the multi-graph classification, i.e., a long-tailed distribution with respect to the number of nodes. Recent studies find that off-the-shelf Graph Neural Networks (GNNs) would compromise model performance under the long-tailed settings. We investigate this phenomenon and discover that the long-tailed graph distribution greatly exacerbates the discrepancies in structural features. To alleviate this problem, we propose a novel energy-based size-imbalanced learning framework named \textbf{SIMBA}, which smooths the features between head and tail graphs and re-weights them based on the energy propagation. Specifically, we construct a higher-level graph abstraction named \textit{Graphs-to-Graph} according to the correlations between graphs to link independent graphs and smooths the structural discrepancies. We further devise an energy-based message-passing belief propagation method for re-weighting lower compatible graphs in the training process and further smooth local feature discrepancies. Extensive experimental results over five public size-imbalanced datasets demonstrate the superior effectiveness of the model for size-imbalanced graph classification tasks.
• Abstract（参考訳）: グラフは、エンティティ間の関係を表現するために使われる一般的なデータ構造であり、しばしば分子やソーシャルネットワークなどの多数のシステムを描写し、シミュレートするツールとして機能する。 しかし、実世界のグラフは通常、マルチグラフ分類におけるサイズ不均衡の問題、すなわちノード数に対する長い尾の分布に悩まされる。 近年の研究では、市販のグラフニューラルネットワーク(GNN)が、長期設定下でのモデル性能を損なうことが報告されている。 本研究では,この現象を解明し,長い尾グラフ分布が構造的特徴の相違を大幅に悪化させることを示す。 この問題を軽減するために,頭部と尾部のグラフの特徴を円滑にし,エネルギー伝搬に基づいてそれらを再重み付けする,新しいエネルギーベースサイズ不均衡学習フレームワークである「textbf{SIMBA}」を提案する。 具体的には,グラフ間の相関関係に基づいて,グラフを連結し,構造的相違を円滑にする高レベルグラフ抽象化を構築できる。 さらに、トレーニングプロセスにおける下位互換性グラフの再重み付けと、さらにスムーズな局所特徴の相違を解消するために、エネルギーベースのメッセージパッシング信条伝搬法を考案する。 5つの公開サイズ不均衡データセットに対する大規模な実験結果から、サイズ不均衡グラフ分類タスクにおけるモデルの有効性が示された。

関連論文リスト

• Hypergraph-enhanced Dual Semi-supervised Graph Classification [14.339207883093204]
  半教師付きグラフ分類のためのハイパーグラフ拡張DuALフレームワークHEALを提案する。 ノード間の高次関係をよりよく探求するために,複雑なノード依存を適応的に学習するハイパーグラフ構造を設計する。 学習したハイパーグラフに基づいて,ハイパーエッジ間の相互作用を捉える線グラフを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-08T02:44:13Z)
• GraphMaker: Can Diffusion Models Generate Large Attributed Graphs? [7.330479039715941]
  ノード属性を持つ大規模グラフは、様々な現実世界のアプリケーションでますます一般的になっている。 従来のグラフ生成法は、これらの複雑な構造を扱う能力に制限がある。 本稿では,大きな属性グラフを生成するために特別に設計された新しい拡散モデルであるGraphMakerを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-20T22:12:46Z)
• SynGraphy: Succinct Summarisation of Large Networks via Small Synthetic Representative Graphs [4.550112751061436]
  大規模ネットワークデータセットの構造を視覚的に要約するSynGraphyについて述べる。 入力グラフに類似した構造特性を持つために生成されたより小さなグラフを描画する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-15T16:00:15Z)
• State of the Art and Potentialities of Graph-level Learning [54.68482109186052]
  グラフレベルの学習は、比較、回帰、分類など、多くのタスクに適用されている。 グラフの集合を学習する伝統的なアプローチは、サブストラクチャのような手作りの特徴に依存している。 ディープラーニングは、機能を自動的に抽出し、グラフを低次元表現に符号化することで、グラフレベルの学習をグラフの規模に適応させるのに役立っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-14T09:15:49Z)
• Learning Graph Structure from Convolutional Mixtures [119.45320143101381]
  本稿では、観測されたグラフと潜伏グラフのグラフ畳み込み関係を提案し、グラフ学習タスクをネットワーク逆(デコンボリューション)問題として定式化する。 固有分解に基づくスペクトル法の代わりに、近似勾配反復をアンロール・トランケートして、グラフデコンボリューションネットワーク(GDN)と呼ばれるパラメータ化ニューラルネットワークアーキテクチャに到達させる。 GDNは、教師付き方式でグラフの分布を学習し、損失関数を適応させることでリンク予測やエッジウェイト回帰タスクを実行し、本質的に帰納的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-19T14:08:15Z)
• Multilevel Graph Matching Networks for Deep Graph Similarity Learning [79.3213351477689]
  グラフ構造オブジェクト間のグラフ類似性を計算するためのマルチレベルグラフマッチングネットワーク(MGMN)フレームワークを提案する。 標準ベンチマークデータセットの欠如を補うため、グラフグラフ分類とグラフグラフ回帰タスクの両方のためのデータセットセットを作成し、収集した。 総合的な実験により、MGMNはグラフグラフ分類とグラフグラフ回帰タスクの両方において、最先端のベースラインモデルより一貫して優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-08T19:48:19Z)
• GraphOpt: Learning Optimization Models of Graph Formation [72.75384705298303]
  本稿では,グラフ構造形成の暗黙的モデルを学ぶエンドツーエンドフレームワークを提案し,その基盤となる最適化機構を明らかにする。 学習した目的は、観測されたグラフプロパティの説明として機能し、ドメイン内の異なるグラフを渡すために自分自身を貸すことができる。 GraphOptは、グラフ内のリンク生成をシーケンシャルな意思決定プロセスとして、最大エントロピー逆強化学習アルゴリズムを用いて解決する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-07T16:51:39Z)
• Graph Pooling with Node Proximity for Hierarchical Representation Learning [80.62181998314547]
  本稿では,ノード近接を利用したグラフプーリング手法を提案し,そのマルチホップトポロジを用いたグラフデータの階層的表現学習を改善する。 その結果,提案したグラフプーリング戦略は,公開グラフ分類ベンチマークデータセットの集合において,最先端のパフォーマンスを達成できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-19T13:09:44Z)
• Tensor Graph Convolutional Networks for Multi-relational and Robust Learning [74.05478502080658]
  本稿では,テンソルで表されるグラフの集合に関連するデータから,スケーラブルな半教師付き学習(SSL)を実現するためのテンソルグラフ畳み込みネットワーク(TGCN)を提案する。 提案アーキテクチャは、標準的なGCNと比較して大幅に性能が向上し、最先端の敵攻撃に対処し、タンパク質間相互作用ネットワーク上でのSSL性能が著しく向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-15T02:33:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。