Fortschrittliche Graphklassifikation durch kontrastives Lernen

Graphklassifikation ist ein wichtiges Thema im maschinellen Lernen, das sich darauf konzentriert, die Eigenschaften ganzer Graphen vorherzusagen. Das umfasst verschiedene Anwendungen, wie die Analyse von sozialen Netzwerken und die Vorhersage der Eigenschaften von Molekülen. Die Herausforderung liegt darin, dass man eine grosse Anzahl von beschrifteten Beispielen braucht, um Modelle zu trainieren, was teuer und schwer zu bekommen sein kann.

Graphneuronale Netzwerke (GNNs) haben in diesem Bereich vielversprechende Ergebnisse gezeigt, verlassen sich aber oft auf umfangreiche beschriftete Daten. Hier kommt die unüberwachte Domänenanpassung ins Spiel. Indem wir Daten aus einem verwandten, aber anderen Bereich nutzen, in dem Labels leichter verfügbar sind, können wir die Leistung von Graphklassifikationsmodellen auf unbeschrifteten Daten verbessern.

#Herausforderungen in der Graphklassifikation

Es gibt mehrere grosse Herausforderungen im Bereich der Graphklassifikation. Ein Hauptproblem ist, wie man bedeutungsvolle Informationen aus der Struktur von Graphen herauszieht, wenn beschriftete Daten rar sind. GNNs funktionieren normalerweise, indem sie Informationen zwischen benachbarten Knoten austauschen, um eine Darstellung des gesamten Graphen zu erstellen. Sie neigen jedoch dazu, sich auf implizite strukturelle Informationen zu konzentrieren, was nicht ausreicht, wenn die beschrifteten Daten begrenzt sind.

Zusätzlich ist es entscheidend, die Unterschiede zwischen Graphen aus verschiedenen Domänen zu verringern. Graphen aus unterschiedlichen Domänen können erhebliche Unterschiede in ihren Merkmalen aufweisen, was es schwierig macht, Modelle, die in einer Domäne gelernt wurden, auf eine andere anzuwenden. Die meisten bestehenden Methoden aus anderen Bereichen, wie der Computer Vision, sind nicht direkt auf Graphen anwendbar.

#Vorgeschlagener Ansatz

Um diese Herausforderungen zu adressieren, schlagen wir eine neue Methode namens Coupled Contrastive Graph Representation Learning vor. Dieser Ansatz besteht aus zwei Hauptkomponenten: einem Graph Convolutional Network (GCN) Zweig und einem Hierarchical Graph Kernel Network (HGKN) Zweig. Der GCN-Zweig konzentriert sich auf das Lernen von impliziten Graphstrukturen, während der HGKN-Zweig explizit detailliertere strukturelle Informationen erfasst.

Durch die Kombination dieser beiden Zweige schaffen wir eine umfassendere Darstellung von Graphen. Wir implementieren auch ein Multi-View Contrastive Learning Framework, das zwei Arten von Lernen umfasst: Cross-Branch Contrastive Learning und Cross-Domain Contrastive Learning.

#Cross-Branch Contrastive Learning

Dieser Aspekt des Frameworks vergleicht Graphdarstellungen, die aus beiden Zweigen gewonnen werden. So kann das Modell aus verschiedenen Perspektiven lernen, was zu qualitativ hochwertigeren Darstellungen von Graphen führt. Das hilft dem Modell, die Semantik von Graphen besser zu verstehen, selbst wenn es wenige Labels gibt.

#Cross-Domain Contrastive Learning

Dieser Teil konzentriert sich darauf, die Unterschiede zwischen Quellen-Domain-Proben (die Labels haben) und Ziel-Domain-Proben (die keine Labels haben) zu reduzieren. Indem wir Pseudo-Labels für die Zielproben basierend auf ihren Ähnlichkeiten zu den Quellproben erstellen, kann das Modell die Darstellungen von Graphen in verschiedenen Domänen besser anpassen, was die Klassifikation genauer macht.

#Experimentierung und Ergebnisse

Unsere Experimente wurden an verschiedenen allgemein anerkannten Graphklassifikationsdatensätzen durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass unsere vorgeschlagene Methode andere bestehende Methoden deutlich übertrifft. Das ist besonders offensichtlich bei Aufgaben, bei denen das Modell mit Labelmangel umgehen muss.

#Verwendete Datensätze

Die Datensätze, die wir untersucht haben, umfassen Mutagenicity, Tox21, PROTEINS, COX2 und BZR. Jeder dieser Datensätze enthält unterschiedliche Arten von Graphen, was eine gründliche Bewertung der Wirksamkeit unserer Methode in verschiedenen Szenarien ermöglicht.

#Leistungsmetriken

Die Leistung unseres Ansatzes wird basierend auf seiner Fähigkeit ausgewertet, Graphen korrekt zu klassifizieren. Die Ergebnisse werden mit mehreren modernen Methoden verglichen und zeigen überall verbesserte Leistungen.

#Erkenntnisse

1. Domänenanpassung ist entscheidend: Die Ergebnisse zeigen, dass Methoden, die für die Domänenanpassung entwickelt wurden, im Allgemeinen bessere Leistungen erbringen als traditionelle GNNs und Graphkernel-Methoden. Das unterstreicht die Bedeutung, Modelle zu entwickeln, die auf beschriftete Daten aus verwandten Domänen zugreifen können.

2. Effektives Repräsentationslernen: Unser Ansatz glänzt darin, bedeutungsvolle Graphdarstellungen sowohl aus dem GCN- als auch dem HGKN-Zweig zu extrahieren. Jeder Zweig bringt einzigartige Stärken in den Lernprozess ein, was die Leistung unter Bedingungen mit begrenzten beschrifteten Daten verbessert.

3. Bedeutung des kontrastiven Lernens: Das kontrastive Lernframework ist entscheidend für den Erfolg unseres Modells. Indem starke Verbindungen zwischen den Cross-Domain- und Cross-Branch-Darstellungen hergestellt werden, reduziert das Modell Diskrepanzen und verbessert das Lernen von Graphrepräsentationen.

#Sensitivitätsanalyse

Um zu verstehen, wie verschiedene Faktoren unsere vorgeschlagene Methode beeinflussen, haben wir Sensitivitätsanalysen zu Hyperparametern wie Pooling-Verhältnissen und der Anzahl der Filtergraphen im HGKN-Zweig durchgeführt.

#Pooling-Verhältnisse

Ein höheres Pooling-Verhältnis führt dazu, dass mehr Knoteninformations erhalten bleibt. Zu hohe Werte können jedoch das Modell komplizieren, mit sinkenden Leistungsrenditen. Ein ausgewogenes Verhältnis liefert die besten Ergebnisse und zeigt einen Kompromiss zwischen Informationsspeicherung und rechnerischer Effizienz auf.

#Anzahl der Filtergraphen

Die Anzahl der Filtergraphen im HGKN-Zweig beeinflusst ebenfalls die Leistung. Eine höhere Anzahl von Filtern hilft, detailliertere strukturelle Informationen zu erfassen, kann jedoch bei zu hohen Werten zu sinkenden Renditen führen. Wir haben herausgefunden, dass kleinere Werte eine bessere Leistung erbringen, indem sie sich auf wesentliche strukturelle Merkmale konzentrieren.

#Fazit

Zusammenfassend bietet der vorgeschlagene Ansatz des Coupled Contrastive Graph Representation Learning einen bedeutenden Fortschritt in der unüberwachten domänenadaptiven Graphklassifikation. Durch die Nutzung sowohl impliziter als auch expliziter Graphstrukturen in Kombination mit einem Multi-View Contrastive Learning Framework können wir auch in Situationen mit wenigen beschrifteten Daten hohe Leistungen erzielen.

Unsere umfangreichen Experimente veranschaulichen die Wirksamkeit der Methode über verschiedene Datensätze hinweg und zeigen ihre Fähigkeit, die Herausforderungen der Domänenanpassung in der Graphklassifikation zu bewältigen. Zukünftige Arbeiten werden sich darauf konzentrieren, diesen Ansatz auszubauen, um komplexere Aufgaben zu bewältigen und seine Anwendbarkeit in realen Szenarien weiter zu verbessern.