PyG-SSL: A Graph Self-Supervised Learning Toolkit

要約

グラフ自己教師あり学習 (SSL) は、近年の重要な研究分野として浮上しています。
ラベルのないデータを使用してグラフの複雑なトポロジ構造とプロパティを学習するための口実タスクに取り組むことで、これらのグラフ SSL モデルは、パフォーマンスの向上、一般化の向上、および堅牢性の向上を実現します。
これらのグラフ SSL 手法の目覚ましい成果にもかかわらず、グラフ構造の複雑な性質、一貫性のない評価指標、および再現性に関する懸念がこの分野のさらなる進歩を妨げているため、現在の実装は初心者や専門家にとって大きな課題となっています。
研究コミュニティ内での関心の高まりを認識して、最も代表的なグラフ SSL アルゴリズムで構成された、包括的で初心者に優しい、アクセスしやすいツールキットが緊急に必要とされています。
これらの課題に対処するために、PyG-SSL という名前の Graph SSL ツールキットを紹介します。これは PyTorch 上に構築され、さまざまなディープ ラーニングおよび科学コンピューティング バックエンドと互換性があります。
ツールキット内では、データセットの読み込み、ハイパーパラメーター構成、モデルのトレーニング、さまざまな下流タスクの包括的なパフォーマンス評価を含む統合フレームワークが提供されます。
さらに、初心者向けのチュートリアルと、さまざまなグラフ データセットに対する各グラフ SSL アルゴリズムの最適なハイパーパラメータを提供し、結果の再現を容易にします。
ライブラリの GitHub リポジトリは https://github.com/iDEA-iSAIL-Lab-UIUC/pyg-ssl です。

要約(オリジナル)

Graph Self-Supervised Learning (SSL) has emerged as a pivotal area of research in recent years. By engaging in pretext tasks to learn the intricate topological structures and properties of graphs using unlabeled data, these graph SSL models achieve enhanced performance, improved generalization, and heightened robustness. Despite the remarkable achievements of these graph SSL methods, their current implementation poses significant challenges for beginners and practitioners due to the complex nature of graph structures, inconsistent evaluation metrics, and concerns regarding reproducibility hinder further progress in this field. Recognizing the growing interest within the research community, there is an urgent need for a comprehensive, beginner-friendly, and accessible toolkit consisting of the most representative graph SSL algorithms. To address these challenges, we present a Graph SSL toolkit named PyG-SSL, which is built upon PyTorch and is compatible with various deep learning and scientific computing backends. Within the toolkit, we offer a unified framework encompassing dataset loading, hyper-parameter configuration, model training, and comprehensive performance evaluation for diverse downstream tasks. Moreover, we provide beginner-friendly tutorials and the best hyper-parameters of each graph SSL algorithm on different graph datasets, facilitating the reproduction of results. The GitHub repository of the library is https://github.com/iDEA-iSAIL-Lab-UIUC/pyg-ssl.

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