Self-/Unsupervised GNN Training

Summary

このビデオでは、グラフニューラルネットワーク（GNN）の非監督学習について解説しています。ラベルのないグラフデータを用いて、タスクに依存しない表現を学習する方法を紹介します。転移学習やクラスタリング、外れ値検出など、ラベル付きデータが集めにくい化学や生物学分野での応用が想定されています。自己教師あり学習として、データ自体から教師信号を得る方法を提案し、グラフのエッジやノードのマスクや再構成に基づく手法を解説しています。

Takeaways

• 🧠 自我学習を用いたグラフニューラルネットワーク(GNN)のトレーニングは、ラベリングされていないグラフの表現を独立して学習するための方法です。
• 🔍 転移学習は、ラベリングされていない大きなデータセットで事前トレーニングし、ラベリングされた小さなデータセットでファインチューニングする典型的な応用です。
• 🧪 事前トレーニングは、特に化学や生物学のデータセットで有用で、ラベリングが困難または高コストの場合があります。
• 📉 事前トレーニングがダウンストリームタスクで有意な改善をもたらさない場合もあります。その理由についても議論がされています。
• 🌐 非監督型のグラフ表現学習は、クラスタリングや異常検知などに使用されるグラフを埋め込みにすることが目的です。
• 🤖 自我学習の基本的なアイデアは、データ自体からスーパーバイザリーシグナルを得ることです。これは、入力データの隠れた部分を予測することによって行われます。
• 🔄 自我学習には、グラフのエッジやノードを削除してモデルが欠けた部分を予測するなどのグラフ特有の方法があります。
• 🔍 グラフの自己教師あり学習の主要なアプローチは、オートエンコーダースタイルのアプローチ、グラフ記述子に基づくタスク、およびコントラスト的アプローチの3つに分類されます。
• 🔗 自動エンコーダースタイルのアプローチでは、グラフの隣接行列やノード特徴行列の一部を再構成します。
• 📊 グラフ記述子に基づくタスクでは、モデルはノードの次数やグラフのサブ構造などの記述子を予測するように学習されます。
• 🔑 コントラスト的アプローチでは、類似したデータポイントを近くに、異なるデータポイントを遠くに配置するようにモデルを学習します。
• 🔍 グラフの自己教師あり学習は、まだNLPやビジョンと同じ成功を収めていませんが、多くの場面で必要な技術であり、今後の改善が期待されます。

Q & A

なぜグラフニューラルネットワーク(GNN)の非監督学習が有用なのですか？

非監督学習は主に転移学習の設定で有用で、大きなラベルなしデータセットで事前学習し、ラベル付きの小さいデータセットでファインチューンすることで、特に化学や生物学のデータセットのようなラベルが入手困難な場面でパフォーマンスを向上させることができます。

非監督学習でグラフの表現を学習する際、何が重要なポイントですか？

類似するグラフが類似する埋め込みを持つようにすることが重要で、潜在的な空間内でグラフを整序します。

非監督学習における自己教師あり学習(self-supervised learning)の基本的な考え方はどのようなものですか？

自己教師あり学習では、データ自体からスーパーバイザリーシグナルを得る方法を用い、入力データの隠れた部分を予測するようにモデルに学習させます。

グラフの自己教師あり学習における自己エンコーダーのようなアプローチとは何ですか？

自己エンコーダーのようなアプローチでは、グラフの隣接行列やノード特徴行列の一部を再構成することで、グラフの完成形を求めます。

グラフの自己教師あり学習において、グラフ記述子を予測することはどのように役立つのですか？

グラフ記述子の予測は、モデルが記述子の情報を保持する埋め込みを学習することに役立ち、多目的事前学習として使用されることもあります。

コントラスト学習とはどのようなものですか？

コントラスト学習は、類似するデータポイントを近くに、異なるデータポイントを遠くに配置するようにすることで、自己教師あり学習の枠組みです。

グラフの自己教師あり学習において、グラフの相似性はどのように定義されますか？

グラフの相似性は、構造がわずかに異なるグラフでも類似した表現を導くという前提に基づいて定義されますが、これは特定のシナリオでは最適でない可能性があります。

自己教師あり学習におけるグラフのデータ拡張技法には何がありますか？

グラフのデータ拡張技法には、属性のマスクリングやランダムシャッフル、エッジの削除や追加などがあります。

自己教師あり学習におけるグラフCLとは何ですか？

グラフCLは、自己教師あり学習の枠組みで、グラフレベルでの埋め込みをコントラストさせることで、類似したグラフを近くに、異なるグラフを遠くに配置することを目指します。

InfoGraphモデルはどのようなアプローチを用いていますか？

InfoGraphは、グラフ全体とそのサブ構造の表現をコントラストさせることで、自己教師あり学習を行うモデルです。ノードレベルとグラフレベルの埋め込みのすべての組み合わせを比較し、同じグラフから来るかどうかを予測します。