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核心概念
그래프 구조로 인해 노드 임베딩과 라벨이 비독립적인 경우, 기존 손실 함수의 일관성 문제를 해결하기 위해 준-와세르슈타인 손실 함수를 제안한다. 이를 통해 노드 라벨 정보를 효과적으로 활용하여 그래프 신경망의 성능을 향상시킬 수 있다.
摘要
이 연구에서는 그래프 신경망(GNN) 학습 시 발생하는 일관성 문제를 해결하기 위해 준-와세르슈타인(Quasi-Wasserstein) 손실 함수를 제안한다.
기존 방법들은 각 노드의 라벨과 추정치 간 독립적인 손실 함수를 사용하지만, 그래프 구조로 인해 노드 임베딩과 라벨이 비독립적인 경우가 많다. 이러한 불일치로 인해 최적의 GNN을 학습하기 어렵다.
이를 해결하기 위해 준-와세르슈타인 손실 함수를 제안한다. 관측된 노드 라벨과 추정치 간 최적 전송 문제를 정의하고, 이를 그래프 상에서 해결한다. 이를 통해 노드 라벨 정보를 효과적으로 활용할 수 있다.
제안 방법은 다음과 같은 특징을 가진다:
- 이론적으로 타당한 손실 함수: 그래프 상에서 정의된 부분 와세르슈타인 거리를 활용하여 노드 라벨 간 의존성을 고려한다.
- 새로운 학습 및 예측 패러다임: 최적 라벨 전송을 학습하고, 이를 예측에 활용하는 새로운 접근법을 제시한다.
실험 결과, 제안 방법은 다양한 GNN 모델에 적용되어 성능 향상을 보였다. 특히 동질적 및 이질적 그래프 모두에서 우수한 성능을 보였다.
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A Quasi-Wasserstein Loss for Learning Graph Neural Networks
统计
그래프의 노드 수는 2,277개에서 19,717개 사이이며, 특징 차원은 500에서 3,703 사이이다.
그래프의 간선 수는 279개에서 245,861개 사이이며, 동질적 그래프의 내부 간선 비율은 73.6%에서 82.7% 사이, 이질적 그래프의 내부 간선 비율은 6.1%에서 23.0% 사이이다.
각 그래프의 클래스 수는 3개에서 10개 사이이다.
引用
없음
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