Många intressanta problem inom maskininlärning ses över med nya djupinlärningsverktyg. För grafbaserat semiövervakat lärande är en ny viktig utveckling grafkonvolutionella nätverk (GCN), som fint integrerar lokala vertex-funktioner och graftopologi i de konvolutionella skikten. Även om GCN-modellen på ett gynnsamt sätt jämförs med andra toppmoderna metoder är dess mekanismer inte tydliga och kräver fortfarande betydande mängder märkta data för validering och urval av modeller. I detta dokument utvecklar vi djupare insikter i GCN-modellen och tar itu med dess grundläggande gränser. För det första visar vi att grafkonvolutionen av GCN-modellen faktiskt är en speciell form av laplacisk utjämning, vilket är den viktigaste anledningen till att GCN fungerar, men det ger också potentiella farhågor om överslipning med många konvolutionella lager. För det andra föreslår vi, för att övervinna GCN-modellens gränser med ytliga arkitekturer, både samutbildning och självträning för att utbilda GCN. Våra metoder förbättrar GCN avsevärt genom att lära sig med mycket få etiketter, och undantar dem från att kräva ytterligare etiketter för validering. Omfattande experiment på riktmärken har verifierat vår teori och våra förslag.
I Ref föreslås metoder för gemensam utbildning och självutbildning för att förbättra utbildningen av GCN:er när det gäller lärande med mycket få märkningar.
Deeper Insights into Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}