概
基于广义 energy function (diffusion) 的图神经网络.
符号说明
- \(\mathcal{G} = \{\mathcal{V, E}\}\), 图;
- \(n = |\mathcal{V}|\), \(m = |\mathcal{E}|\);
- energy function:\[\tag{1} \ell_Y (Y) := \|Y - f(X; W)\|_{\mathcal{F}}^2 + \lambda \text{tr}(Y^T L Y). \]其中 \(X \in \mathbb{R}^{n \times d_0}\) 为 node features. \(f(\cdot)\) 是特征变换, 比如:\[f(X; W) = XW, \quad f(X; W) = \text{MLP}[X; W]. \]\(L = D - A = B^T B\), 为 \(\mathcal{G}\) 的 Laplacian 矩阵. \(D, A\) 分别为 degree 和 adjacency matrix. \(B \in \mathbb{R}^{m \times n}\) 为入射 (incidence) 矩阵 (注: 说实话, 我不知道这个分解是怎么得到的).
Motivation
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对于问题 (1), 我们有显式解:
\[\tag{2} Y^*(W) = (I + \lambda L)^{-1} f(X; W), \]在 \(n\) 比较大的时候, 求逆是费时费力的, 所以可以通过多步梯度下降来近似, 我们知道:
\[\nabla_{Y} \ell_Y = 2 \lambda L Y + 2 Y - 2 f(X; W), \]取 step size 为 \(\alpha / 2\) 可得迭代公式:
\[Y^{(k+1)} = Y^{(k)} - \alpha [(I + \lambda L)Y^{(k)} - f(X; W)]. \]这种方式存在一个问题, \(I + \lambda L\) 具有很大的条件数, 这会导致整体的收敛非常慢, 所以作者认为可以利用 Jacobi preconditioning 来 rescale 这一步:
\[\begin{array}{ll} \tag{6} Y^{(k+1)} &= Y^{(k)} - \alpha \tilde{D}^{-1} [(I + \lambda L)Y^{(k)} - f(X; W)] \\ &= Y^{(k)} - \alpha \tilde{D}^{-1} [(I + \lambda D - \lambda A)Y^{(k)} - f(X; W)] \\ &= (1 - \alpha) Y^{(k)} - \alpha \tilde{D}^{-1} [- \lambda AY^{(k)} - f(X; W)] \\ &= (1 - \alpha) Y^{(k)} + \alpha \tilde{D}^{-1} [\lambda AY^{(k)} + f(X; W)]. \end{array} \]其中 \(\tilde{D} = \lambda D + I\).
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我们知道, 如果 \(A_{ij} \in \{0, 1\}\), 此时有:
\[\text{tr}[Y^T L Y] = \sum_{(i, j) \in \mathcal{E}} \|\bm{y}_i - \bm{y}_j \|_2^2. \] -
这种形式虽然很一般, 但是在实际中, 可能会遇到异常值的问题 (\(\|\cdot\|_2^2\) 对异常值非常敏感).
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对于 (1) 我们有一种概率上的解释, 令:
\[p(X|Y) \propto \exp(-\frac{1}{2\lambda} \|Y - f(X; W)\|_{\mathcal{F}}^2), \\ p(Y) \propto \exp(-\frac{1}{2}\text{tr}(Y^TLY)), \]此时
\[\ell_Y \Leftrightarrow -\log p(X|Y)p(Y) \Leftrightarrow -\log p(Y|X). \]故, 我们可以认为, 最小化 \(\ell_Y\) 某种程度上就是在找最大后验概率的点. 这里, 我们假设先验为 \(p(Y)\), 即每条边 \((i, j)\) 的方差均为 \(1\), 这是一个很强的假设, 因为可能某些边是噪声.
Robust Regularization
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于是, 作者希望如此建模先验:
\[p(Y) =\prod_{(i, j) \in \mathcal{E}} p(\bm{y}_i - \bm{y}_j) =\prod_{(i, j) \in \mathcal{E}} p(\bm{u}_{ij}), \: \bm{\mu}_{ij} := \bm{y}_i - \bm{y}_j. \] -
再建模:
\[p(\bm{\mu}_{ij}) = \int p(\bm{\mu}_{ij}, \gamma_{ij}) \mathrm{d} \mu (\gamma_{ij}), \]这里 \(\gamma_{ij}\) 是 edge \((i, j)\) 的不确定度的变量, 此时
\[\tag{13} p(Y) = Z^{-1} \prod_{(i, j) \in \mathcal{E}} \int \mathcal{N}(\bm{\mu}_{ij}|0, \gamma_{ij}^{-1}I) \mathrm{d} \mu(\gamma_{ij}). \]这里我们假设 \(p(\bm{\mu}_{ij}|\gamma_{ij}) = \mathcal{N}(\bm{\mu}_{ij}|0, \gamma_{ij}^{-1}I)\).
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一个比较重要的结论是: 对于任意的满足 (13) 的先验, 都存在凹的且非降的函数 \(\rho: \mathbb{R}^+ \rightarrow \mathbb{R}\) 使得下列成立:
\[-\log p(Y) = \pi(Y; \rho) \Leftrightarrow \sum_{(i, j) \in \mathcal{E}} \rho (\|\bm{y}_i - \bm{y}_j\|_2^2) \] -
换言之, 我们考虑不同的先验的建模, 实际上等价于寻找不同的 \(\rho\), 故而, 我们可以将 (1) 转换为如下的更加一般的形式:
\[\tag{14} \ell_Y(Y; \rho) :=\|Y - f(X; W)\|_{\mathcal{F}}^2 + \lambda \sum_{(i, j) \in \mathcal{E}} \rho(\|\bm{y}_i - \bm{y}_j\|_2^2). \] -
实际上, (14) 可以进一步改写为:
\[\sum_{(i, j) \in \mathcal{E}} \Big[ \gamma_{ij} \|\bm{y}_i - \bm{y}_j\|_2^2 - \tilde{\rho}(\gamma_{ij}), \Big] \]这里 \(\gamma_{ij}\) 知识一组变分分解系数, \(\tilde{\rho}(\gamma) := \inf_x(\gamma x - \rho(x))\) 为 \(\rho\) 的凹共轭 (concave conjugate). 故
\[\begin{array}{ll} & \tilde{\rho}(\gamma_{ij}) \le \gamma_{ij} \|\bm{y}_i - \bm{y}_j\|_2^2 - \rho(\|\bm{y}_i - \bm{y}_j\|_2^2) \\ \Rightarrow & \rho(\|\bm{y}_i - \bm{y}_j\|_2^2)\le \gamma_{(i,j} \|\bm{y}_i - \bm{y}_j\|_2^2 - \tilde{\rho}(\gamma_{ij}) \\ \Rightarrow & \sum_{(i, j) \in \mathcal{E}}\rho(\|\bm{y}_i - \bm{y}_j\|_2^2)\le \sum_{(i, j) \in \mathcal{E}} \Big[ \gamma_{(i,j} \|\bm{y}_i - \bm{y}_j\|_2^2 - \tilde{\rho}(\gamma_{ij}) \Big]. \\ \end{array} \] -
这有一个什么好处呢, 我们可以通过确定 \(\gamma_{ij}\) 然后优化 \(\ell_Y(Y; \rho)\) 的一个上界:
\[\hat{\ell}_Y (Y; \Gamma; \tilde{\rho}) = \|Y - f(X; W)\|_{\mathcal{F}}^2 + \lambda \text{tr}(Y^T \hat{L} Y) + f(\Gamma), \]其中 \(\Gamma \in \mathbb{R}^{m \times m}\) 为一个对角矩阵, 对角线元素为 \(\gamma_{(i, j)}\), 而 \(\hat{L} := B^T \Gamma B\).
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对于一般的 \(\gamma\), 最小化 \(\hat{\ell}_{Y}\) 实际上最小化 \(\ell_Y(Y; \rho)\) 的一个上界, 且倘若
\[\tag{18} \gamma_{ij} = \frac{\partial \rho(z^2)}{\partial z^2}|_{z = \|\bm{y}_i - \bm{y}_j\|_2} \]的时候, 最小化 \(\hat{\ell}_Y\) 等价于最小化 \(\ell_Y(Y; \rho)\).
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故, 一种可行的算法是:
- 利用 (18) 更新 \(\gamma\);
- 利用类似 (6) 的公式更新 \(Y^{(k+1)}\).
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作者给出了一些 \(\rho\) 的选择:
