图神经网络（GNN）中的图分类任务与图级表示学习
字数 1383 2025-11-09 00:36:42

图神经网络（GNN）中的图分类任务与图级表示学习

描述
图分类是图学习中的核心任务之一，目标是对整张图进行类别预测（如分子性质预测、社交网络分类）。与节点分类不同，图分类需要将整张图的结构信息聚合为单一的向量表示（图嵌入），再输入分类器。核心挑战在于如何设计有效的图级表示学习机制，使其能捕捉图的全局拓扑特征。

关键步骤分解

  1. 图级表示学习的基本思路

    • 图数据包含节点特征、边结构和全局信息，直接使用邻接矩阵会面临计算复杂度和尺寸不统一的问题。
    • 主流方法：先通过图神经网络（GNN）层逐层聚合邻居信息，生成节点嵌入，再通过读出函数（Readout Function） 将所有节点嵌入聚合为图嵌入。
    • 公式化流程：
      • 节点嵌入生成：\(H^{(l)} = \text{GNN-layer}(A, H^{(l-1)})\)（A为邻接矩阵，H为节点特征）
      • 图嵌入生成：\(h_G = \text{Readout}(\{h_v^{(L)} \mid v \in V\})\)（L为最后一层，V为节点集合）

  2. 读出函数的设计原则

    • 要求：对节点排列不变性（图结构不受节点编号顺序影响）、能保留图的区分性特征。
    • 常见方法：
      • 求和/均值/最大值池化：对节点嵌入按维度进行聚合。
        • 求和：\(h_G = \sum_{v \in V} h_v\)（适合捕捉规模相关特征，如分子原子总数）
        • 均值：\(h_G = \frac{1}{|V|} \sum_{v \in V} h_v\)（消除图大小的影响）
        • 最大值：\(h_G = \max_{v \in V} h_v\)（突出显著局部模式）
      • 层次化池化：如DiffPool（通过聚类逐步粗化图结构，保留层次信息）。
      • 注意力学池化：如SetTransformer，通过注意力权重加权聚合重要节点。

  3. GNN层与图分类的协同优化

    • 浅层GNN（如2-3层）可能无法捕捉长距离依赖，需结合跳跃连接或深层架构（如GIN、GatedGCN）。
    • 实践技巧：
      • 在读出前使用多层GNN，每层输出可拼接或加权融合（如Jumping Knowledge Networks）。
      • 结合全局图属性（如全局节点数）作为补充特征。

  4. 典型模型示例：图同构网络（GIN）

    • 动机：最大化GNN的表达能力，使其达到WL图同构测试的区分度。
    • 节点更新公式：\(h_v^{(l)} = \text{MLP}^{(l)}\left((1+\epsilon^{(l)}) \cdot h_v^{(l-1)} + \sum_{u \in N(v)} h_u^{(l-1)}\right)\)
    • 读出设计：求和池化（理论证明求和能保留单射聚合特性，避免信息损失）。

  5. 训练与正则化策略

    • 损失函数：图嵌入输入全连接层后使用交叉熵损失。
    • 过拟合应对：
      • 图数据增强（如边扰动、节点丢弃）。
      • 图级Dropout（随机屏蔽部分节点或边）。
      • 虚拟节点（添加连接所有节点的虚拟节点，增强信息流动）。

总结
图分类任务的核心是通过GNN和读出函数的组合，将非欧几里得结构的图映射为欧氏空间中的向量。设计时需平衡表达能力和计算效率，并利用图的理论性质（如排列不变性）指导结构选择。实际应用中需根据图的特点（如小分子图的稀疏性、社交图的稠密性）调整聚合策略。

图神经网络（GNN）中的图分类任务与图级表示学习 描述 图分类是图学习中的核心任务之一，目标是对整张图进行类别预测（如分子性质预测、社交网络分类）。与节点分类不同，图分类需要将整张图的结构信息聚合为单一的向量表示（图嵌入），再输入分类器。核心挑战在于如何设计有效的图级表示学习机制，使其能捕捉图的全局拓扑特征。 关键步骤分解 图级表示学习的基本思路 图数据包含节点特征、边结构和全局信息，直接使用邻接矩阵会面临计算复杂度和尺寸不统一的问题。 主流方法：先通过图神经网络（GNN）层逐层聚合邻居信息，生成节点嵌入，再通过 读出函数（Readout Function） 将所有节点嵌入聚合为图嵌入。 公式化流程： 节点嵌入生成：\( H^{(l)} = \text{GNN-layer}(A, H^{(l-1)}) \)（A为邻接矩阵，H为节点特征） 图嵌入生成：\( h_ G = \text{Readout}(\{h_ v^{(L)} \mid v \in V\}) \)（L为最后一层，V为节点集合） 读出函数的设计原则 要求：对节点排列不变性（图结构不受节点编号顺序影响）、能保留图的区分性特征。 常见方法： 求和/均值/最大值池化 ：对节点嵌入按维度进行聚合。 求和：\( h_ G = \sum_ {v \in V} h_ v \)（适合捕捉规模相关特征，如分子原子总数） 均值：\( h_ G = \frac{1}{|V|} \sum_ {v \in V} h_ v \)（消除图大小的影响） 最大值：\( h_ G = \max_ {v \in V} h_ v \)（突出显著局部模式） 层次化池化 ：如DiffPool（通过聚类逐步粗化图结构，保留层次信息）。 注意力学池化 ：如SetTransformer，通过注意力权重加权聚合重要节点。 GNN层与图分类的协同优化 浅层GNN（如2-3层）可能无法捕捉长距离依赖，需结合跳跃连接或深层架构（如GIN、GatedGCN）。 实践技巧： 在读出前使用多层GNN，每层输出可拼接或加权融合（如Jumping Knowledge Networks）。 结合全局图属性（如全局节点数）作为补充特征。 典型模型示例：图同构网络（GIN） 动机：最大化GNN的表达能力，使其达到WL图同构测试的区分度。 节点更新公式：\( h_ v^{(l)} = \text{MLP}^{(l)}\left((1+\epsilon^{(l)}) \cdot h_ v^{(l-1)} + \sum_ {u \in N(v)} h_ u^{(l-1)}\right) \) 读出设计： 求和池化 （理论证明求和能保留单射聚合特性，避免信息损失）。 训练与正则化策略 损失函数：图嵌入输入全连接层后使用交叉熵损失。 过拟合应对： 图数据增强（如边扰动、节点丢弃）。 图级Dropout（随机屏蔽部分节点或边）。 虚拟节点（添加连接所有节点的虚拟节点，增强信息流动）。 总结 图分类任务的核心是通过GNN和读出函数的组合，将非欧几里得结构的图映射为欧氏空间中的向量。设计时需平衡表达能力和计算效率，并利用图的理论性质（如排列不变性）指导结构选择。实际应用中需根据图的特点（如小分子图的稀疏性、社交图的稠密性）调整聚合策略。