論文の概要: The Unreasonable Effectiveness of Randomized Representations in Online Continual Graph Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06819v1
• Date: Wed, 08 Oct 2025 09:44:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.395319
• Title: The Unreasonable Effectiveness of Randomized Representations in Online Continual Graph Learning
• Title（参考訳）: オンライン連続グラフ学習におけるランダム化表現の不合理な効果
• Authors: Giovanni Donghi, Daniele Zambon, Luca Pasa, Cesare Alippi, Nicolò Navarin,
• Abstract要約: オンライン連続グラフ学習(OCGL)の主な障害の1つは、破滅的な忘れ方である 我々は、固定されたランダムなエンコーダを用いて、近隣情報を集約することで、堅牢で表現力豊かなノード埋め込みを生成する。 エンコーダを凍結することにより,表現パラメータのドリフトを排除し,表現的かつ安定な埋め込みを得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.73070470019403
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Catastrophic forgetting is one of the main obstacles for Online Continual Graph Learning (OCGL), where nodes arrive one by one, distribution drifts may occur at any time and offline training on task-specific subgraphs is not feasible. In this work, we explore a surprisingly simple yet highly effective approach for OCGL: we use a fixed, randomly initialized encoder to generate robust and expressive node embeddings by aggregating neighborhood information, training online only a lightweight classifier. By freezing the encoder, we eliminate drifts of the representation parameters, a key source of forgetting, obtaining embeddings that are both expressive and stable. When evaluated across several OCGL benchmarks, despite its simplicity and lack of memory buffer, this approach yields consistent gains over state-of-the-art methods, with surprising improvements of up to 30% and performance often approaching that of the joint offline-training upper bound. These results suggest that in OCGL, catastrophic forgetting can be minimized without complex replay or regularization by embracing architectural simplicity and stability.
• Abstract（参考訳）: 破滅的な忘れはオンライン連続グラフ学習(OCGL)の主要な障害の1つであり、ノードが1つずつ到着し、分散ドリフトがいつでも発生し、タスク固有のサブグラフのオフライントレーニングが実現不可能である。 本研究は,OCGL に対して驚くほど単純かつ高効率なアプローチを探索するものである。我々は固定初期化エンコーダを用いて,周辺情報を集約して頑健で表現力豊かなノード埋め込みを生成し,軽量な分類器のみをオンラインで訓練する。 エンコーダを凍結することにより,表現パラメータのドリフトを排除し,表現的かつ安定な埋め込みを得る。 いくつかのOCGLベンチマークで評価されると、その単純さとメモリバッファの欠如にもかかわらず、このアプローチは最先端の手法よりも一貫した利得をもたらす。 これらの結果は、OCGLでは、アーキテクチャの単純さと安定性を受け入れることで、複雑なリプレイや正規化なしに破滅的な忘れを最小化できることを示唆している。

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