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LGRPool: Hierarchical Graph Pooling Via Local-Global Regularisation

Created by
  • Haebom

저자

Farshad Noravesh, Reza Haffari, Layki Soon, Arghya Pal

개요

본 논문은 기존 그래프 신경망(GNN)의 한계인 단일 스케일 구조와 전역 위상 정보 무시 문제를 해결하기 위해 계층적 그래프 풀링(HGP) 방법인 LGRPool을 제안한다. LGRPool은 기대 최대화(EM) 프레임워크를 기반으로 설계되었으며, 정규화 항을 통해 다양한 스케일에서의 지역적 메시지 전달과 전역 위상 정보를 정렬하여 지역 및 전역 특징을 조화롭게 고려한다. 일부 그래프 분류 벤치마크 실험 결과, LGRPool은 기존 방법들에 비해 약간 향상된 성능을 보였다.

시사점, 한계점

•
시사점:
◦
기존 GNN의 단일 스케일 및 전역 위상 정보 무시 문제를 해결하는 새로운 HGP 방법 제시
◦
EM 프레임워크 기반의 정규화를 통해 지역 및 전역 특징을 효과적으로 통합
◦
일부 그래프 분류 벤치마크에서 기존 방법 대비 성능 향상 확인
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한계점:
◦
성능 향상이 미미함. 경쟁력 있는 성능 개선을 위해서는 추가적인 연구가 필요함.
◦
제시된 방법의 일반화 성능에 대한 추가적인 검증이 필요함.
◦
다양한 그래프 구조 및 크기에 대한 실험 결과가 부족함.
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