Graph Neural Networks with Diverse Spectral Filtering

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Graph neural networks with diverse spectral filtering

@inproceedings{guo2023graph,
  title={Graph neural networks with diverse spectral filtering},
  author={Guo, Jingwei and Huang, Kaizhu and Yi, Xinping and Zhang, Rui},
  booktitle={Proceedings of the ACM Web Conference 2023},
  pages={306--316},
  year={2023}
}

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https://github.com/jingweio/dsf

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Spectral filtering

기존 spectral GNN에서는 모든 노드가 동일한 filtering 필터 가중치를 사용했다. 하지만 이 방법은, 구조적인 특성을 고려하지 않고 그래프의 모든 지역을 같은 방식으로 처리했으며, 특정 지역적 패턴을 잘 포착하지 못하고 오히려 오버피팅 시키는 문제점이 있었다.

이 논문에서는 각 노드마다 다른 필터 가중치를 적용할 수 있는 DSF framework를 제안했다! 각 노드의 지역적 특성을 반영하여, 노드마다 맞춤형 필터 가중치를 학습할 수 있게 되었다. 나아가 위치 기반으로 필터 가중치를 조정하고, 전역적인 구조와 지역적인 구조의 특성을 반영하는 가중치를 분리하였다.

AIML-K / GNN_Survey

Graph Neural Networks with Diverse Spectral Filtering #27