大图上图神经网络的几何不稳定性
机器学习
2023-11-29 v2 社会与信息网络
摘要
我们分析了图神经网络（GNNs）所产生的嵌入的几何不稳定性。现有方法仅适用于小图，且缺乏图域中的上下文。我们提出了一种简单、高效且图原生的图 Gram 指数（GGI）来度量此种不稳定性，该指数对置换、正交变换、平移与评估顺序具有不变性。这使我们能够研究 GNN 嵌入在大图上针对节点分类与链接预测时变化的不稳定性行为。
引用
@article{arxiv.2308.10099,
title = {Geometric instability of graph neural networks on large graphs},
author = {Emily Morris and Haotian Shen and Weiling Du and Muhammad Hamza Sajjad and Borun Shi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.10099},
year = {2023}
}