【图机器学习】cs224w Lecture 16 - 图神经网络的局限性

引言

图神经网络（Graph Neural Network, GNN）是近年来研究最为火热的机器学习领域之一，该领域的研究成果已经被广泛应用于社交网络、生物信息学、自然语言处理等多个领域。然而，尽管GNN有着非凡的表现，但是它们并不是完美的，因为它们存在着一些局限性。

在本文中，我们将介绍Ryan Adams教授在斯坦福大学开设的CS224w课程中所讲述的图神经网络的局限性，这些限制阻碍了GNN在某些场景下的表现，并讨论研究人员正在使用哪些技术来克服这些限制。

在进入局限性的讨论之前，需要回顾一下图神经网络的基本模型。GNN是一种用于处理图数据的神经网络，在图中，每个节点是一个向量，每个边都有一个权重。对于每个节点，GNN输出一个嵌入向量，嵌入向量可以用于各种任务，如分类、聚类等。GNN的核心思想是综合节点特征及其邻居的信息，预测每个节点的嵌入向量。

在GNN的研究中，已经提出了一些局限性。以下是其中一些：

图中存在大量的噪声，如节点拼写错误、部分映射、未连接的节点及噪声边等。在这种情况下，即使使用高性能的图神经网络，输入的噪声会影响节点的嵌入和有关任务的效果。

许多图在之间极为相似，但是在节点／类标签分布上有细微差别，例如社交网络中的应用。在这种情况下，GNN可能得到过度拟合的结果，导致泛化性能下降。

与基于图像的神经网络不同，GNN通常很难为它所输出的嵌入向量提供清晰而可解释的解释。通常，它们只能提示与节点嵌入相关的关键节点和信息，而无法揭示 GNN 背后的真正 “思考” 模式。

复杂的GNN通常需要大量的训练数据和大量的资源，这使它们难以部署到实际应用中。此外，与普通的全连接神经网络相比，GNN更难以调整和优化。

为了克服上述局限性，研究者已经提出了一些方法，其中一些方法我们可以简单介绍一下。

数据预处理和噪声过滤技术有多种方法，例如使用门控机制（如GRU、LSTM）来过滤噪声节点，或使用注意力机制来过滤部分信息。

图对齐是一种将不同的构拟进行相似化的技术。通过将图中相似的节点与其他节点进行匹配，可以处理数据分布差异，减轻过拟合问题。

解释性神经网络是为更好地解释数据和输出而设计的。与普通的神经网络不同，这些网络可以将其内部操作直接映射到可视化表示，从而增强可解释性。

虽然GNN具有强大的表现力，但是它们存在一些限制，这些限制阻碍了它们在特定应用场景中的表现。研究者正在使用不同的技术来克服这些限制，包括数据处理、图对齐和解释性神经网络等技术。虽然这些技术已经取得了一定的成果，但是GNN的研究还有很长的路要走，需要不断的努力和探索。