論文の概要: A Signed Graph Approach to Understanding and Mitigating Oversmoothing in GNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11394v2
• Date: Thu, 29 May 2025 08:12:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-30 18:14:07.365409
• Title: A Signed Graph Approach to Understanding and Mitigating Oversmoothing in GNNs
• Title（参考訳）: GNNにおけるオーバースムーシングの理解と緩和のためのグラフアプローチ
• Authors: Jiaqi Wang, Xinyi Wu, James Cheng, Yifei Wang,
• Abstract要約: 署名されたグラフの枠組みに基づく統一的な理論的視点を示す。 既存の戦略の多くは、メッセージパッシングを変えて過度な操作に抵抗する負のエッジを暗黙的に導入している。 本稿では,ラベルや特徴の類似性に基づいて署名されたエッジを割り当てるプラグイン・アンド・プレイ方式であるStructure Balanced Propagation (SBP)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.62268052283014
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep graph neural networks (GNNs) often suffer from oversmoothing, where node representations become overly homogeneous with increasing depth. While techniques like normalization, residual connections, and edge dropout have been proposed to mitigate oversmoothing, they are typically developed independently, with limited theoretical understanding of their underlying mechanisms. In this work, we present a unified theoretical perspective based on the framework of signed graphs, showing that many existing strategies implicitly introduce negative edges that alter message-passing to resist oversmoothing. However, we show that merely adding negative edges in an unstructured manner is insufficient-the asymptotic behavior of signed propagation depends critically on the strength and organization of positive and negative edges. To address this limitation, we leverage the theory of structural balance, which promotes stable, cluster-preserving dynamics by connecting similar nodes with positive edges and dissimilar ones with negative edges. We propose Structural Balanced Propagation (SBP), a plug-and-play method that assigns signed edges based on either labels or feature similarity to explicitly enhance structural balance in the constructed signed graphs. Experiments on nine benchmarks across both homophilic and heterophilic settings demonstrate that SBP consistently improves classification accuracy and mitigates oversmoothing, even at depths of up to 300 layers. Our results provide a principled explanation for prior oversmoothing remedies and introduce a new direction for signed message-passing design in deep GNNs.
• Abstract（参考訳）: ディープグラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード表現が過度に均一になり、深度が増加するという過度な平滑化に悩まされることが多い。 正規化、残留接続、エッジドロップアウトといった手法は、過度な平滑化を緩和するために提案されているが、それらは典型的には独立して開発され、基礎となるメカニズムの理論的理解は限られている。 本研究では,署名されたグラフの枠組みに基づく統一的な理論的視点を示し,多くの既存戦略が,メッセージパッシングを変化させて過度な表現に抵抗する負のエッジを暗黙的に導入していることを示す。 しかし, 負のエッジを非構造的に加えるだけでは不十分であり, 符号付き伝播の漸近挙動は正のエッジと負のエッジの強さと構造に大きく依存している。 この制限に対処するために、我々は、同じノードを正のエッジで接続し、異なるノードを負のエッジで結合することにより、安定でクラスタ保存のダイナミクスを促進する構造バランスの理論を利用する。 本稿では,ラベルや特徴類似性に基づいて符号付きエッジを割り当て,構成された符号付きグラフの構造バランスを明示的に向上するプラグイン・アンド・プレイ方式であるStructure Balanced Propagation (SBP)を提案する。 ホモ親和性およびヘテロ親和性の両方で9つのベンチマーク実験により、SBPは最大300層までの深さでも、分類精度を一貫して改善し、過剰なスムース化を緩和することを示した。 以上の結果から,より深いGNNにおいて,事前の平滑化対策の原則的説明と,署名されたメッセージパッシング設計のための新たな方向性が導入された。

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