圖神經網絡在異質性圖上的個性化範疇學習

核心概念

在異質性圖上,不同節點需要不同的範疇大小來提高圖神經網絡的泛化能力。我們提出一種輕量級的方法Adaptive Scope (AS)來預測每個節點的最佳範疇大小,從而顯著提高圖神經網絡在各種架構和數據集上的準確率。

摘要

本文研究如何在異質性圖上提高圖神經網絡(GNN)的泛化能力。異質性圖是指相似節點之間的連接較少,這對GNN的性能造成挑戰,因為GNN的優秀表現通常來自於聚合同質性信息。

為了在異質性圖上找到同質性,需要增加GNN的深度以擴大範疇(受體場)。但是,統一擴大範疇會導致性能下降,因為現實世界的圖通常在節點之間存在同質性差異。理想的方法是個性化範疇,允許節點有不同的範疇大小。

現有的個性化範疇方法通常在GNN架構中添加節點自適應權重,雖然表達能力更強,但仍然會嚴重過擬合。我們提出將個性化範疇建模為一個單獨的範疇分類問題,以克服GNN在節點分類中的過擬合問題。具體來說,我們預測每個節點的最佳GNN深度。我們的理論和實證分析表明,準確預測深度可以顯著提高泛化能力。

我們進一步提出了Adaptive Scope (AS),這是一種輕量級的多層感知機方法,只參與GNN推理階段。AS編碼結構模式並預測深度,以選擇每個節點最佳的模型進行預測。實驗結果顯示,AS對於各種GNN架構和數據集都具有很強的靈活性,同時顯著提高了準確率。

統計資料

不同節點同質性比例的差異會導致GNN在淺層和深層模型上的泛化能力存在差異。
準確預測每個節點的最佳GNN深度可以顯著提高泛化能力。

引述

無

從以下內容提煉的關鍵洞見

Learning Personalized Scoping for Graph Neural Networks under Heterophily

by Gangda Deng,... 於 arxiv.org 09-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.06998.pdf

深入探究

如何將個性化範疇學習的思想擴展到其他圖機器學習任務,如連接預測?

個性化範疇學習的思想可以透過預測每個節點的最佳範疇大小來擴展到連接預測任務。在連接預測中，目標是預測圖中未連接的節點對之間的連接可能性。這可以通過為每個節點對計算其結構特徵來實現，並根據這些特徵來決定使用的範疇大小。具體來說，可以利用節點的局部結構信息（如鄰居的特徵和連接模式）來預測連接的可能性，並根據這些信息動態調整範疇大小，以便更好地捕捉到潛在的連接模式。此外，個性化範疇學習還可以結合圖神經網絡（GNN）中的多層結構，通過不同層次的特徵聚合來提高連接預測的準確性，從而在異質圖中更有效地識別連接。

除了深度預測,是否還有其他方法可以有效地控制GNN的範疇大小?

除了深度預測，還有幾種方法可以有效地控制GNN的範疇大小。首先，自適應鄰居抽樣是一種常見的方法，通過根據節點的特徵和結構信息選擇最具信息量的鄰居來進行聚合，從而減少不必要的計算和噪聲。其次，多層次聚合技術可以在不同的層次上進行特徵聚合，根據節點的特性選擇合適的聚合層數，這樣可以在保持模型靈活性的同時控制範疇大小。此外，結構化特徵編碼也可以用來捕捉節點的局部結構信息，並根據這些信息動態調整範疇大小，這樣可以在不同的任務中自動選擇最合適的範疇。

在實際應用中,如何權衡個性化範疇學習帶來的計算開銷和準確率提升?

在實際應用中，權衡個性化範疇學習帶來的計算開銷和準確率提升需要考慮幾個因素。首先，計算資源的可用性是關鍵，因為個性化範疇學習通常需要額外的計算來預測每個節點的最佳範疇大小，因此在資源有限的情況下，可能需要選擇更簡單的模型或方法。其次，數據集的特性也會影響這一權衡，對於異質性較強的圖，個性化範疇學習可能會顯著提升準確率，而在同質性較高的圖中，則可能不會帶來明顯的好處。最後，實驗和驗證是必要的，通過在不同的數據集上進行實驗來評估個性化範疇學習的實際效果，並根據實驗結果調整模型的複雜性和範疇大小，以達到最佳的準確率和計算效率。