Geometric Pooling: maintaining more useful information

要約

グラフ プーリング テクノロジは、グラフ ノードの分類タスクにおいて重要な役割を果たします。
ソートプーリングテクノロジは、さまざまなサイズのグラフをプーリングするための大きな値の単位を維持します。
しかし、プーリング後にアクティブ化されたユニットの統計的特性を分析したところ、ソートプーリングによってドロップされた多くのユニットは、有益な情報を含み、最終的な決定に大きく貢献する可能性がある負の値のユニットであることがわかりました。
より有用な情報を維持するために、すべてのノードの特徴の類似性を測定することによって、負の値を持つ固有のノードの特徴を含める、幾何学プーリング (GP) と呼ばれる新しいプーリング テクノロジが提案されました。
エントロピー削減の観点から GP の有効性を明らかにします。
実験は GP の有効性を示すために TUdatasets に対して行われました。
結果は、提案された GP が、より少ないパラメータで SOTA グラフ プーリング テクノロジよりも 1%\sim5% 優れていることを示しました。

要約(オリジナル)

Graph Pooling technology plays an important role in graph node classification tasks. Sorting pooling technologies maintain large-value units for pooling graphs of varying sizes. However, by analyzing the statistical characteristic of activated units after pooling, we found that a large number of units dropped by sorting pooling are negative-value units that contain useful information and can contribute considerably to the final decision. To maintain more useful information, a novel pooling technology, called Geometric Pooling (GP), was proposed to contain the unique node features with negative values by measuring the similarity of all node features. We reveal the effectiveness of GP from the entropy reduction view. The experiments were conducted on TUdatasets to show the effectiveness of GP. The results showed that the proposed GP outperforms the SOTA graph pooling technologies by 1%\sim5% with fewer parameters.

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