Klassificeringen av strukturdata, t.ex. diagram, har visat stort intresse under de senaste åren. På grund av bristen på explicita funktioner för att representera grafer för utbildningsklassificeringsmodeller, har omfattande studier fokuserats på att extrahera de mest diskriminerande subgrafer funktioner från träningsgrafdatauppsättningen för att överföra grafer till vektordata. Sådana filterbaserade metoder har dock två stora nackdelar: (1) valet av subgraffunktion är skilt från modellens inlärningsprocess, så de valda mest diskriminativa subgraferna kanske inte passar den efterföljande inlärningsmodellen bäst, vilket resulterar i försämrade klassificeringsresultat; (2) alla dessa metoder förlitar sig på användare för att ange antalet subgraffunktioner K, och suboptimalt specificerade K-värden resulterar ofta i avsevärt minskad klassificeringsnoggrannhet. I detta dokument föreslår vi en ny grafklassificeringsparadigm som övervinner ovanstående nackdelar genom att formulera subgraph-funktionsval som att lära sig ett K-dimensionellt funktionsutrymme från ett implicit och stort subgraph-utrymme, där det optimala K-värdet automatiskt bestäms. För att uppnå målet, föreslår vi en legaliserad förlustminimering-driven (RMD) funktionen urvalsmetod för graf klassificering. RLMD integrerar subgraph val och modell lärande i en enhetlig ram för att hitta diskriminerande subgrafer med garanterad minsta förlust w.r.t. Den objektiva funktionen. För att automatiskt bestämma det optimala antalet subgrafer K från det exponentiellt stora subgrafutrymmet föreslås ett effektivt elastiskt nät och en subgradientmetod för att härleda stoppkriteriet, så att K automatiskt kan erhållas när RLMD konvergerar. Den föreslagna RLMD-metoden har glädjande egendom inklusive bevisad konvergens och tillämplighet på olika förlustfunktioner. Experimentella resultat på verkliga grafdata visar betydande resultatvinster.
RLMD REF integrerade subgraph val och modell lärande i en enhetlig ram för att hitta diskriminerande subgrafer med garanterad minsta förlust w.r.t.
Finding the best not the most: regularized loss minimization subgraph selection for graph classification
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}