【NeurIPS 2020】图神经网络GNN架构设计

图神经网络(GNNs)的快速发展带来了越来越多的新架构和新应用。目前的研究侧重于提出和评估GNNs的具体架构设计，而不是研究GNNs的更一般的设计空间，后者由不同设计维度的笛卡尔积(如层数或聚合函数的类型)组成。此外，GNN设计通常专门针对单个任务，但很少有人努力了解如何快速为新任务或新数据集找到最佳GNN设计。这里我们定义并系统地研究了GNNs的架构设计空间，它包含了超过32种不同的预测任务的315000种不同的设计。我们的方法有三个主要创新:(1)一个通用的GNN设计空间;(2)具有相似度度量的GNN任务空间，这样对于给定的新任务/数据集，我们可以快速识别/传输性能最好的架构;(3)一种高效的设计空间评价方法，可以从大量的模型-任务组合中提取洞察力。我们的主要结果包括:(1)一套设计性能良好的GNN的全面指南;(2)虽然针对不同任务的最佳GNN设计存在显著差异，但GNN任务空间允许在不同任务之间传输最佳设计;(3)利用我们的设计空间发现的模型实现了最先进的性能。总的来说，我们的工作提供了一个原则性和可扩展性的方法，实现了从研究针对特定任务的个体GNN设计到系统地研究GNN设计空间和任务空间的过渡。最后，我们发布了GraphGym，这是一个用于探索不同GNN设计和任务的强大平台。GraphGym具有模块化的GNN实现、标准化的GNN评估和可重复和可扩展的实验管理。

https://arxiv.org/abs/2011.08843

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