Linkless Link Prediction via Relational Distillation
概
从 GNN 教师模型蒸馏到 MLP 学生模型.
符号说明
- \(G = (\mathcal{V, E})\), 无向图;
- \(\mathbf{A} \in \{0, 1\}^{N \times N}\), 邻接矩阵;
- \(\mathbf{X} \in \mathbb{R}^{N \times F}\), node features;
- \(\mathcal{E}^- = (\mathcal{V} \times \mathcal{V}) \setminus \mathcal{E}\).
- \(\mathbf{H} \in \mathbb{R}^{N \times D}\), 结点表示.
LLP
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LLP 假设教师模型是一个 GNN 模型 (因为通过它所得的结点表示有比较好的结构信息), 然后希望通过蒸馏将这些信息蒸馏给学生模型.
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想法很简单, 令:
\[\hat{y}_{ij} = \sigma(\text{Decoder}(\bm{h}_i, \bm{h}_j)) \]为对结点 \(v_i, v_j\) 间存在边的概率预测. 通过下面的两种方式, 拉近教师模型和学生模型的分布.
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Rank-based Matching:
\[\mathcal{L}_{LLP\_R} = \sum_{v \in \mathcal{V}} \sum_{\hat{y}_{v, i}, \hat{y}_{v, j}} \max(0, -r \cdot (\hat{y}_{v, i} - \hat{y}_{v, j}) + \delta), \]其中
\[r = \left \{ \begin{array}{ll} 1 & \text{ if } y_{v,i}^t - y_{v,j}^t > \delta, \\ -1 & \text{ if } y_{v,i}^t - y_{v,j}^t < -\delta, \\ 0 & \text{ otherwise}. \end{array} \right. \]想法其实很简单, 就是要求学生模型模型教师模型的排序 (以一定的 margin \(\delta\)), 如果不满足给予一定的惩罚.
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Distribution-based Matching:
\[\mathcal{L}_{LLP\_D} = \sum_{v \in \mathcal{V}} \sum_{i \in \mathcal{C}_v} \frac{\exp (y_{v, i}^t / \tau)}{\sum_{j \in \mathcal{C}_v} \exp (y_{v, j}^t / \tau)} \log \frac{\exp (\hat{y}_{v, i} / \tau)}{\sum_{j \in \mathcal{C}_v} \exp (\hat{y}_{v, j} / \tau)}. \]即一般的 logits 的蒸馏. \(\mathcal{C}_v\) 是需要采样的, 以免过多的计算量. 采样方式如下:
- 通过随机游走采样局部近似的点, 记为 \(\mathcal{C}_v^N\);
- 随机采样结点, 记为 \(\mathcal{C}_v^R\);
- 最后 \(\mathcal{C}_v = \mathcal{C}_v^N \cup \mathcal{C}_v^R\).
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最后的训练损失为:
\[\mathcal{L} = \alpha \cdot \mathcal{L}_{sup} + \beta \cdot \mathcal{L}_{LLP\_R} + \gamma \cdot \mathcal{L}_{LLP\_D}. \]
代码
[official]
