歸納式圖少樣本類別增量學習

Q: 如何將 TAP 方法擴展到處理具有更複雜拓撲結構和節點屬性的圖數據？

TAP 方法目前主要針對同質圖設計，並假設節點屬性相對簡單。面對更複雜的圖數據，可以考慮以下擴展方向： 異質圖擴展: 異質圖神經網絡: 將 GAT encoder 替換為異質圖神經網絡 (例如，HAN [1]、RGCN [2])，以捕捉不同類型節點和邊的關係。 元路径拓撲增強: 在拓撲增強階段，根據元路径生成多樣化的子圖，模擬不同語義關係下的結構變化。 複雜節點屬性處理: 多模態特徵融合: 若節點具有多種屬性 (例如，文本、圖像)，設計多模態特徵融合模塊，將不同模態信息整合到節點表示中。 圖卷積核設計: 針對特定類型的節點屬性，設計專用的圖卷積核，更有效地提取局部結構信息。 動態拓撲學習: 圖結構自適應: 引入圖結構自適應機制，根據新類別的拓撲特徵，動態調整模型對結構信息的依賴程度。 增量式拓撲嵌入: 採用增量式圖嵌入方法，在學習新類別的同時，更新已有節點的嵌入表示，保持整體拓撲結構的一致性。 需要注意的是，擴展 TAP 方法需要根據具體的圖數據特點進行調整，並權衡模型的複雜度和性能提升。

Q: TAP 方法是否可以與其他增量學習技術（例如，知識蒸餾）相結合，以進一步提高性能？

是的，TAP 方法可以與其他增量學習技術相結合，例如知識蒸餾，以進一步提高性能。 知識蒸餾: 原型蒸餾: 將舊模型學習到的原型知識蒸餾到新模型中，幫助新模型更好地保留對舊類別的判別能力。 關係蒸餾: 將舊模型學習到的類別間關係知識蒸餾到新模型中，幫助新模型更好地理解類別間的語義聯繫。 其他增量學習技術: 樣本回放: 結合樣本回放技術，在增量學習過程中，適當回放部分舊類別樣本，缓解災難性遺忘問題。 正則化方法: 引入正則化方法，限制新類別學習過程中對舊類別參數的更新幅度，保持模型的穩定性。 結合其他增量學習技術可以從不同角度提升 TAP 方法的性能，例如，知識蒸餾可以幫助模型更好地保留舊知識，樣本回放可以提供更多樣本信息，正則化方法可以提高模型的穩定性。

Q: 如果新類別的標記樣本數量極少（例如，少於 5 個），TAP 方法的性能會如何變化？

當新類別的標記樣本數量極少時 (例如，少於 5 個)，TAP 方法的性能可能會受到一定影響，主要體現在以下方面： 原型估計不準確: 由於新類別的標記樣本極少，原型估計容易受到噪聲樣本的影響，導致原型 représentativité 不足。 過擬合風險增加: 模型更容易在新類別的少量樣本上過擬合，導致泛化能力下降。 為了解決這些問題，可以考慮以下策略： 增強原型估計: 半監督學習: 利用未標記樣本信息，例如，通過圖結構信息，找到與標記樣本相似的未標記樣本，將其加入原型估計過程中。 原型生成: 利用生成模型，例如，變分自编码器 (VAE) 或生成對抗網絡 (GAN)，生成額外的原型表示，增加原型多样性。 缓解過擬合: 數據增強: 對新類別的少量樣本進行數據增強，例如，圖數據增強 [3]，增加樣本數量和多样性。 正則化: 引入更强的正則化方法，例如，dropout、L2 正則化，限制模型複雜度，防止過擬合。 總之，當新類別的標記樣本數量極少時，需要采取額外的措施來提高 TAP 方法的性能，例如，增強原型估計和缓解過擬合。 參考文獻: [1] Wang, Z., Du, B., Sun, L., Wang, S., Zhou, W., & Zhang, M. (2019). Heterogeneous graph attention network. In Proceedings of the World Wide Web Conference on - WWW '19. [2] Schlichtkrull, M., Kipf, T. N., Bloem, P., Van Den Berg, R., Titov, I., & Welling, M. (2018). Modeling relational data with graph convolutional networks. In European semantic web conference. [3] You, Y., Chen, T., Sui, Y., Song, T., Lehman, J., & Zhang, Y. (2020). Graph augmentation for text classification with limited labeled data. In Proceedings of the AAAI conference on artificial intelligence.

核心概念

本文提出了一種名為 TAP 的新型歸納式圖少樣本類別增量學習方法，旨在解決傳統圖神經網路在面對不斷增長的圖數據和新類別時遇到的挑戰。

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arxiv.org

標題：歸納式圖少樣本類別增量學習
作者：Yayong Li, Peyman Moghadam, Can Peng, Nan Ye, and Piotr Koniusz
會議：The 18th ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM), 2025.

本研究旨在探討歸納式圖少樣本類別增量學習問題，即在不儲存先前圖數據的情況下，使圖神經網路能夠持續學習新類別，同時保持對舊類別的識別能力。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Inductive Graph Few-shot Class Incremental Learning

by Yayong Li, P... 於 arxiv.org 11-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.06634.pdf

Inductive Graph Few-shot Class Incremental Learning

深入探究

如何將 TAP 方法擴展到處理具有更複雜拓撲結構和節點屬性的圖數據？

TAP 方法目前主要針對同質圖設計，並假設節點屬性相對簡單。面對更複雜的圖數據，可以考慮以下擴展方向：

異質圖擴展:

異質圖神經網絡:  將 GAT encoder 替換為異質圖神經網絡 (例如，HAN [1]、RGCN [2])，以捕捉不同類型節點和邊的關係。
元路径拓撲增強:  在拓撲增強階段，根據元路径生成多樣化的子圖，模擬不同語義關係下的結構變化。

複雜節點屬性處理:

多模態特徵融合:  若節點具有多種屬性 (例如，文本、圖像)，設計多模態特徵融合模塊，將不同模態信息整合到節點表示中。
圖卷積核設計:  針對特定類型的節點屬性，設計專用的圖卷積核，更有效地提取局部結構信息。

動態拓撲學習:

圖結構自適應:  引入圖結構自適應機制，根據新類別的拓撲特徵，動態調整模型對結構信息的依賴程度。
增量式拓撲嵌入:  採用增量式圖嵌入方法，在學習新類別的同時，更新已有節點的嵌入表示，保持整體拓撲結構的一致性。

需要注意的是，擴展 TAP 方法需要根據具體的圖數據特點進行調整，並權衡模型的複雜度和性能提升。

TAP 方法是否可以與其他增量學習技術（例如，知識蒸餾）相結合，以進一步提高性能？

是的，TAP 方法可以與其他增量學習技術相結合，例如知識蒸餾，以進一步提高性能。

知識蒸餾:

原型蒸餾:  將舊模型學習到的原型知識蒸餾到新模型中，幫助新模型更好地保留對舊類別的判別能力。
關係蒸餾:  將舊模型學習到的類別間關係知識蒸餾到新模型中，幫助新模型更好地理解類別間的語義聯繫。

其他增量學習技術:

樣本回放:  結合樣本回放技術，在增量學習過程中，適當回放部分舊類別樣本，缓解災難性遺忘問題。
正則化方法:  引入正則化方法，限制新類別學習過程中對舊類別參數的更新幅度，保持模型的穩定性。

結合其他增量學習技術可以從不同角度提升 TAP 方法的性能，例如，知識蒸餾可以幫助模型更好地保留舊知識，樣本回放可以提供更多樣本信息，正則化方法可以提高模型的穩定性。

如果新類別的標記樣本數量極少（例如，少於 5 個），TAP 方法的性能會如何變化？

當新類別的標記樣本數量極少時 (例如，少於 5 個)，TAP 方法的性能可能會受到一定影響，主要體現在以下方面：

原型估計不準確:  由於新類別的標記樣本極少，原型估計容易受到噪聲樣本的影響，導致原型 représentativité 不足。
過擬合風險增加:  模型更容易在新類別的少量樣本上過擬合，導致泛化能力下降。

為了解決這些問題，可以考慮以下策略：

增強原型估計:

半監督學習:  利用未標記樣本信息，例如，通過圖結構信息，找到與標記樣本相似的未標記樣本，將其加入原型估計過程中。
原型生成:  利用生成模型，例如，變分自编码器 (VAE) 或生成對抗網絡 (GAN)，生成額外的原型表示，增加原型多样性。


缓解過擬合:

數據增強:  對新類別的少量樣本進行數據增強，例如，圖數據增強 [3]，增加樣本數量和多样性。
正則化:  引入更强的正則化方法，例如，dropout、L2 正則化，限制模型複雜度，防止過擬合。



總之，當新類別的標記樣本數量極少時，需要采取額外的措施來提高 TAP 方法的性能，例如，增強原型估計和缓解過擬合。
參考文獻:
[1] Wang, Z., Du, B., Sun, L., Wang, S., Zhou, W., & Zhang, M. (2019). Heterogeneous graph attention network. In Proceedings of the World Wide Web Conference on - WWW '19.
[2] Schlichtkrull, M., Kipf, T. N., Bloem, P., Van Den Berg, R., Titov, I., & Welling, M. (2018). Modeling relational data with graph convolutional networks. In European semantic web conference.
[3] You, Y., Chen, T., Sui, Y., Song, T., Lehman, J., & Zhang, Y. (2020). Graph augmentation for text classification with limited labeled data. In Proceedings of the AAAI conference on artificial intelligence.