2021-03-16(Original GAT和Dot-product贡避,哪種注意力機(jī)制更適合圖刮吧?)

Original GAT(GO)雖然借鑒了transformer的思想掖蛤,但是其注意力交互方式并不是transformer里Dot-product(DP)為基礎(chǔ)的self-attention,作為兩種最常用的注意力機(jī)制致讥,他們誰(shuí)會(huì)更適合圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)呢垢袱?如今也涌現(xiàn)出了很多復(fù)現(xiàn)在圖網(wǎng)絡(luò)中以dp注意力機(jī)制交互的工作港柜,下面發(fā)表在ICLR2021的一篇工作就做實(shí)驗(yàn)拆解分析了兩種不同的注意交互方式:
How to find your friendly neighborhood graph attention design with self-supervision
結(jié)論是:
我們觀察到 DP 注意力在鏈接預(yù)測(cè)任務(wù)上要優(yōu)于GO,GO在標(biāo)簽一致性(label-agreement)上要優(yōu)于DP爽锥。
那種圖注意建模關(guān)系的重要性和節(jié)點(diǎn)的表達(dá)最好呢?
我們發(fā)現(xiàn)這取決于圖的同質(zhì)性和節(jié)點(diǎn)的平均度贸辈。
首先肠槽,當(dāng)同質(zhì)性很低(<=0.2)時(shí)奢啥,DP要好于GO,這是因?yàn)镈P注意力更能夠注意少部分鄰居寂纪。
其次捞蛋,即使圖的同質(zhì)性很低柬姚,SuperGAT對(duì)GAT的性能增益也會(huì)隨著平均度增加到一定程度(10左右)提升,這意味著如果有足夠多的邊提供監(jiān)督搬设,關(guān)系建乃汉矗可以從自我監(jiān)督中受益。
第三默色,如果同質(zhì)性以及平均度都很高狮腿,那么所有模型都沒(méi)啥區(qū)別,包括GCN酗失。
這三個(gè)結(jié)論告訴我們规肴,GO和DP互有優(yōu)勢(shì),我們要針對(duì)數(shù)據(jù)情況有機(jī)的結(jié)合他們拖刃。

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