图机器学习峰会-1-6 深度图卷积神经网络模型探索.pdf

深度图卷积神经网络模型探索主要关注如何在图数据上进行有效的表示学习。图神经网络（GNN）是处理非网格数据（如社交网络、引用网络、分子结构、点云和3D网格等）的强大工具，因为它们能够捕捉到复杂的数据结构。然而，尽管在图像识别领域深度卷积神经网络（CNN）已经取得了显著成果，大多数最先进的GNN模型的层数仍然不超过3或4层。这种现象引发了对构建深层GNN模型的必要性和挑战的研究。 讨论的主题之一是“是否需要深度”。深层网络通常能学习更抽象和复杂的特征，但过深可能会导致两个主要问题：过拟合和过平滑。过拟合是指模型过度适应训练数据，导致在未见过的数据上的性能下降。在图数据中，由于节点和边的复杂交互，过拟合可能更加严重。而过平滑是指随着网络深度增加，所有节点的特征向量趋于一致，这会丢失节点间的差异性，影响模型区分不同节点的能力。 为了解决这些问题，研究者提出了多种策略使GNN能像CNN一样深。一种方法是设计消息聚合函数，以减少信息丢失和提高模型的表达能力。同时，考虑到内存效率，需要优化模型结构，确保在处理大规模图时的计算可行性。自动设计GNN架构的序列贪婪搜索方法被提出，它能在保持性能的同时减小计算开销。 另一个关键策略是引入跳跃连接和膨胀卷积。跳跃连接类似ResNet中的残差块，允许信息直接从输入传递到较深的层，有助于缓解梯度消失问题。膨胀卷积则通过增加感受野来扩大每个层的覆盖范围，从而在更深的层中捕捉更多的全局信息。 文献中提到的一些工作包括Kipf和Welling在2016年提出的图卷积网络（GCN），用于半监督分类；Veličković等人在2018年的图注意力网络（GAT），引入了自注意力机制以选择性地关注邻居节点；Wang等人在2018年的动态图CNN，专门用于点云数据的学习；以及Hamilton等人在2017年的诱导表示学习方法，适用于大型图的处理。这些工作都在尝试突破GNN的深度限制，但大多数仍受限于浅层结构。 深入研究图神经网络的深度化是图机器学习领域的一个重要课题。通过改进消息传递机制、优化架构搜索、引入跳跃连接和膨胀卷积等方法，有望克服过拟合、过平滑和梯度消失等障碍，实现更深层次的GNN，从而提高图数据的表示学习性能。这将对处理各种现实世界非网格数据的应用产生深远影响。