Behebung von Datenungleichgewicht in der Graphregression

Die Vorhersage der Eigenschaften von Graphen, wie die von Molekülen und Polymeren, ist ein wichtiges Thema in Bereichen wie der Medikamentenentwicklung und Materialdesign geworden. Diese Eigenschaften, zu denen Faktoren wie Dichte und Schmelztemperatur gehören, können verschiedene kontinuierliche Werte annehmen. Graphregression-Aufgaben sind in diesem Zusammenhang entscheidend, bringen jedoch Herausforderungen mit sich. Oft sind die Daten, auf die wir angewiesen sind, unausgewogen, was bedeutet, dass es für einige Eigenschaftswerte viele Beispiele gibt, für andere jedoch sehr wenige.

Dieses Problem wird noch klarer, wenn wir den Aufwand betrachten, der nötig ist, um gekennzeichnete Daten zu sammeln. Zum Beispiel erfordert das Erstellen von Datensätzen für Molekül- und Polymer-Eigenschaften kostspielige Experimente und Simulationen. Folglich tendieren die vorhandenen Datensätze dazu, klein und stark auf die häufigeren Eigenschaftswerte fokussiert zu sein. Diese Situation stellt eine Herausforderung dar, insbesondere wenn es darum geht, Eigenschaften vorherzusagen, die in den verfügbaren gekennzeichneten Daten nicht gut vertreten sind.

Um dieses Problem anzugehen, präsentieren wir einen halbüberwachten Ansatz, der darauf abzielt, die Trainingsdaten auszubalancieren und die Voreingenommenheit des Modells zu reduzieren, insbesondere für die weniger vertretenen Eigenschaftswerte. Unser Rahmen integriert zwei Schlüsselmethode: Pseudo-Labeling und Datenaugmentation.

#Das Problem verstehen

Die Herausforderung der Datenungleichheit in Graphregression-Aufgaben ist nicht neu. Traditionelle Ansätze haben in der Regel auf kategorische Eigenschaften und Klassifikationsaufgaben fokussiert, während Regressionstasks etwas unerforscht blieben. In der realen Welt sind die verfügbaren gekennzeichneten Graphdaten oft begrenzt. Solche Daten zu sammeln kann zeitaufwändig und teuer sein. Zum Beispiel hat es Jahrzehnte gedauert, um eine begrenzte Anzahl von experimentellen Datenpunkten für bestimmte Polymereigenschaften zu sammeln.

Andererseits gibt es oft einen grossen Pool von ungelabelten Graphen. Diese ungelabelten Beispiele könnten wertvoll sein, wenn wir sie effektiv nutzen können, um unsere Vorhersagen für Eigenschaften, die seltener in den gekennzeichneten Daten vertreten sind, zu verbessern.

#Vorgeschlagener Rahmen

Um die Herausforderungen der unausgewogenen gekennzeichneten Daten in Graphregression-Aufgaben zu bewältigen, schlagen wir einen Rahmen namens SGIR vor, was für Semi-supervised Graph Imbalanced Regression steht. Der SGIR-Rahmen funktioniert, indem er sowohl den Lernprozess des Modells als auch die Erzeugung von ausgewogenen Trainingsdaten verbessert.

#Wichtige Komponenten von SGIR

1. Selbsttrainingsrahmen: SGIR verwendet eine Selbsttrainingsmethode, die es dem Modell ermöglicht, sich schrittweise zu verbessern. Durch die Nutzung sowohl gekennzeichneter als auch ungelabelter Daten kann das Modell im Laufe der Zeit zuverlässigere Vorhersagen generieren.

2. Regressionskonfidenz: Um sicherzustellen, dass die für ungelabelte Daten generierten Labels von hoher Qualität sind, definieren wir einen Score, der das Vertrauen in die Regressionsvorhersagen misst. Dieser Score hilft bei der Auswahl der besten Beispiele für das Training.

3. Reverse Sampling: Um das Ungleichgewicht direkt anzugehen, nutzen wir Reverse Sampling. Diese Methode fügt selektiv mehr ungelabelte Beispiele in den weniger vertretenen Bereichen hinzu und hilft, die Verteilung der Trainingsdaten auszugleichen.

4. Label-Anchor Mixup: Diese innovative Technik erzeugt neue Graphbeispiele, indem sie vorhandene gekennzeichnete Datenpunkte mit virtuellen Punkten kombiniert, die auf unterrepräsentierten Labels basieren.

#Operationen von SGIR

Die Operation von SGIR basiert auf einem Zyklus von Training und Datenaugmentation. Zunächst wird ein Basis-Modell auf den verfügbaren gekennzeichneten Daten trainiert. Das trainierte Modell wird dann verwendet, um Vorhersagen für ungelabelte Graphen zu machen und so Pseudo-Labels zu generieren.

#Generierung von Pseudo-Labels

Der erste Schritt in SGIR beinhaltet die Generierung von Pseudo-Labels aus den ungelabelten Daten. Hier konzentrieren wir uns auf Beispiele, bei denen wir ein hohes Mass an Vertrauen in die Vorhersagen haben. Um dieses Vertrauen zu quantifizieren, betrachten wir die Konsistenz der vorhergesagten Werte unter verschiedenen Bedingungen oder Teilgraphen der ursprünglichen Daten. Diese Konsistenz hilft, qualitativ niedrige Vorhersagen herauszufiltern, die Rauschen in den Trainingsprozess einbringen könnten.

Nach der Filterung der Pseudo-Labels mit unseren Vertrauensmessungen wenden wir dann Reverse Sampling an, um die weniger vertretenen Labelranges zu priorisieren. So stellen wir sicher, dass wir mehr Beispiele sammeln, die helfen, die Trainingsverteilung auszugleichen.

#Datenaugmentation

Mit qualitativ hochwertigen Pseudo-Labels in der Hand besteht der nächste Schritt darin, die Daten mithilfe der Label-anchored Mixup-Methode zu augmentieren. Diese Technik erzeugt neue Graph-Darstellungen, indem sie Datenpunkte aus dem gekennzeichneten Datensatz mit virtuellen Punkten kombiniert, die auf bestimmten Werten in den unterrepräsentierten Regionen verankert sind. Durch das Averaging der Darstellungen vorhandener Graphen und das Einführen neuer Variationen können wir effektiv neue Beispiele erstellen, die die Trainingsdaten verbessern.

#Iterative Verbesserung

Eine der Kernideen hinter SGIR ist, dass der Lernprozess des Modells und die Erzeugung ausgewogener Trainingsdaten sich gegenseitig verstärken. Während das Modell durch verbesserte Trainingsdaten weniger voreingenommen wird, verbessert es zusätzlich die Qualität der in den folgenden Iterationen generierten Pseudo-Labels.

Jedes Mal, wenn das Modell mit aktualisierten Daten trainiert wird, beobachten wir Verbesserungen in der Vorhersagegenauigkeit, insbesondere in den weniger vertretenen Labelranges. Über mehrere Iterationen reduziert SGIR allmählich die Modellvoreingenommenheit und verbessert die Gesamtleistung.

#Experimentelle Validierung

Wir haben eine Reihe von Experimenten durchgeführt, um die Effektivität von SGIR in verschiedenen Graphregression-Aufgaben zu bewerten. Die Ergebnisse zeigten signifikante Verbesserungen in der Vorhersagegenauigkeit im Vergleich zu bestehenden Methoden, insbesondere für Eigenschaften, die anfangs unterrepräsentiert waren.

#Leistung bei Graphregression-Aufgaben

In unseren Experimenten wurde SGIR an verschiedenen Datensätzen getestet, die sich auf Moleküle und Polymere sowie andere Anwendungen wie Altersvorhersage aus Bildern beziehen. Das Framework schnitt konsequent besser ab als Basismethoden, unabhängig von der bewerteten Labelrange.

Zum Beispiel reduzierte SGIR in einem der kleinsten Datensätze den durchschnittlichen Vorhersagefehler erheblich und zeigte so sein Potenzial, Trainingsdaten effektiv auszubalancieren und die Modellleistung, insbesondere in weniger bevölkerten Labelbereichen, zu verbessern.

#Ablationsstudien

Um die Beiträge der verschiedenen Komponenten von SGIR besser zu verstehen, führten wir mehrere Ablationsstudien durch. Diese Studien zeigten, dass jeder Schlüsselbereich – Regressionskonfidenz, Reverse Sampling und Label-anchored Mixup – eine wichtige Rolle in der Gesamtleistung des Rahmens spielte.

Die Ergebnisse deuteten darauf hin, dass die strategische Kombination dieser Elemente erhebliche Verbesserungen in der Modellgenauigkeit zur Folge hatte. Der iterative Selbsttrainingsprozess erwies sich als vorteilhaft, da er es dem Modell ermöglichte, effektiver zu werden und gleichzeitig das Ungleichgewicht im Datensatz anzugehen.

#Fazit

Der SGIR-Rahmen stellt einen bedeutenden Fortschritt dar, um die Herausforderungen zu bewältigen, die durch unausgewogene Daten in Graphregression-Aufgaben entstehen. Durch die Anwendung eines halbüberwachten Lernansatzes, der sich auf qualitativ hochwertige Pseudo-Labeling und Datenaugmentation konzentriert, bietet dieser Rahmen eine vielversprechende Lösung zur Verbesserung der Vorhersage von Eigenschaften in Molekülen und Polymeren.

Die empirische Validierung über verschiedene Aufgaben hinweg zeigt, dass SGIR das Potenzial hat, die Lücken in bestehenden Methoden zu schliessen, was es zu einem wertvollen Werkzeug für Forscher und Fachleute macht, die auf genaue Vorhersagen von Graph-Eigenschaften angewiesen sind.

Zukünftige Arbeiten werden noch umfassendere Datensätze erkunden und weiterhin die Methoden verfeinern, um eine bessere Leistung in komplexeren Szenarien sicherzustellen. Das Versprechen von SGIR liegt in seiner Fähigkeit, sich anzupassen und zu verbessern, wenn neue Daten verfügbar werden, was letztendlich zu genaueren und zuverlässigeren Vorhersagen in verschiedenen Bereichen führt.