Addressing the Limitations of Graph Neural Networks on Node-level Tasks
Notice bibliographique
Résumé
As a generic data structure, graph is capable of modeling complex relations among objects in many real-world problems. Integrated with deep learning and graph signal processing, Graph Neural Network (GNN) has achieved significant progress for solving large, complex, graph-structured problems in recent decade. GNNs extend basic Neural Network (NN) by incorporating graph structures grounded on the relational inductive bias and have been commonly believed to outperform NNs in real-world tasks. Despite their efficacy, the development of deep and shallow GNNs is confronting two main challenges,• Limited expressive power of deep GNNs: Since graph convolution can be considered as a special form of Laplacian smoothing, stacking multiple GNN layers like the way as deep NNs can lead to an over-smoothing issue, where distant nodes become less identifiable and hard to be discriminated;• Performance degradation of shallow GNNs on heterophilic graphs: When the homophily principle is absent and nodes from different classes are more likely to be connected, the representation of nodes from distinct classes will be erroneously blending, leading nodes to be indistinguishable.In this dissertation, we will delve into these two obstacles in depth, analyzing themthoroughly and proposing methods to address them efficiently.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».