Ablation Study of GA

[wzy9191]

您好，我想问一下在消融实验中移除GA模块，是采用简单的均值聚合替代。 是只是取消分组，但跳数、关系还保留 还是说聚合成一个单独向量，如果是这种方式，后面的可学习编码部分该如何处理，这种方式感觉可学习编码部分也相应失效了

[Orion-wyc]

您好，我想问一下在消融实验中移除GA模块，是采用简单的均值聚合替代。 是只是取消分组，但跳数、关系还保留 还是说聚合成一个单独向量，如果是这种方式，后面的可学习编码部分该如何处理，这种方式感觉可学习编码部分也相应失效了

您好，您的表述是正确的。本文“消融实验中移除GA模块”采用的前者，即“只是取消分组，但跳数、关系还保留”，同时“采用简单的均值聚合替代”。

简要地说，文中对GA的描述，可以理解为使用部分观察到的标记信息（先验标记）对邻域中的节点分组。移除GA就无法在预处理阶段生成对应分组序列（参考论文Figure2-Oerview），但是我们仍可以将每一阶邻居信息平均聚合成一个向量，生成“跳数、关系“序列进行训练，此时序列长度$S = (1 + K) \times R$。此时，可学习编码部分不包含X_g。

如若需要复现实验或自定义聚合方式，可以修改下preprocessing目录下的data_utils.py 以及 graph2seq_mp.py，将GroupFeatureSequenceLoader._group_aggregation替换为所需的聚合函数。