協調的グラフ対比学習：手作業のグラフデータ拡張なしで効率的に処理

المفاهيم الأساسية

複数のグラフエンコーダを活用し、データ拡張なしでグラフ表現を学習する新しい枠組みを提案する。

الملخص

本論文は、グラフ表現学習における新しい枠組みである「協調的グラフ対比学習(CGCL)」を提案している。従来のグラフ対比学習手法は、手作業で設計したデータ拡張に大きく依存していたが、適切でない拡張は表現の不変性を損なう可能性がある。

CGCLでは、複数のグラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのエンコーダを活用し、データ拡張なしでグラフ表現を学習する。各エンコーダの出力を他のエンコーダの対比ビューとして利用することで、不変性を保ちつつ表現を学習する。

さらに、非対称な構造と相補的なエンコーダを設計することで、モデルの崩壊を防ぎ、エンコーダ間の協調を促進する。二つの定量的指標を提案し、非対称性と相補性を評価することで、CGCLの設計原理を裏付けている。

実験では、9つのデータセットでグラフ分類タスクを評価し、CGCLが従来手法を上回る性能を示すことを確認した。また、非対称性と相補性の高い設計が優れた性能につながることも示された。

الإحصائيات

グラフ拡張手法による不変性の変化:
ノード削除: 0.7973 -> 0.4536
エッジ摂動: 0.9706 -> 0.4289
部分グラフ: 0.5021 -> 0.3769

اقتباسات

なし

الرؤى الأساسية المستخلصة من

CGCL

by Tianyu Zhang... في arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2111.03262.pdf

استفسارات أعمق

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