终于能够建模局部结构的图卷积
机器学习
2021-06-04 v2
摘要
尽管近年来进展迅速，近期研究表明现代图神经网络仍可能在非常简单的任务上失败，例如检测小环。这暗示当前网络未能捕捉关于局部结构的信息，而如果下游任务严重依赖图子结构分析（如化学领域），这将成为问题。我们针对如今标准的 GIN 卷积提出一种非常简单的修正，使网络能够以几乎不增加计算时间和参数量为代价地检测小环。在真实分子性质数据集上测试，我们的模型在大型多任务数据集上相对于所有基线在全局和逐任务设定下均持续提升性能。
引用
@article{arxiv.2011.15069,
title = {Graph convolutions that can finally model local structure},
author = {Rémy Brossard and Oriel Frigo and David Dehaene},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.15069},
year = {2021}
}