Inspirerad av konvolutionella neurala nätverk på 1D- och 2D-data har grafkonvolutionella neurala nätverk (GCNN) utvecklats för olika inlärningsuppgifter på grafdata, och har visat överlägsen prestanda på verkliga datauppsättningar. Trots deras framgång finns det en brist på teoretiska utforskningar av GCNN-modeller såsom deras generaliseringsegenskaper. I denna uppsats tar vi ett första steg mot att utveckla en djupare teoretisk förståelse av GCNN-modeller genom att analysera stabiliteten hos enskikts GCNN-modeller och härleda deras generaliseringsgarantier i en halvövervakad graf inlärningsmiljö. I synnerhet visar vi att en GCNN-modells algoritmiska stabilitet beror på det största absoluta eigenvärdet av dess grafkonvolutionsfilter. För att säkerställa den enhetliga stabilitet som krävs för att ge starka generaliseringsgarantier måste dessutom det största absoluta eigenvärdet vara oberoende av grafstorleken. Våra resultat ger nya insikter om utformningen av nya och förbättrade grafkonvolutionsfilter med garanterad algoritmisk stabilitet. Vi utvärderar generaliseringsgapet och stabiliteten på olika grafdatauppsättningar i verkligheten och visar att de empiriska resultaten verkligen stöder våra teoretiska rön. Såvitt vi vet är vi de första att studera stabilitetsgränser på grafinlärning i en semiövervakad miljö och härleda generaliseringsgränser för GCNN-modeller.
REF visade stabilitetsgränser för enlagers GCN i en halvövervakad miljö.
Stability and Generalization of Graph Convolutional Neural Networks
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}