【阅读笔记】图对比学习 GNN+CL

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对给定的大量无标注图数据，图对比学习算法旨在训练出一个图编码器，目前一般指图神经网络（Graph Neural Network, GNN）。由这个 GNN 编码得到的图表示向量，可以很好地保留图数据的特性。

 

Graph Contrastive Learning with Augmentations. NeurIPS 2020.

算法步骤：

1. 随机采样一批（batch）图

2. 对每一个图进行两次随机的数据增强（增删边/舍弃节点）得到新图（view）

3. 使用待训练的 GNN 对 View 进行编码，得到节点表示向量（node representation）和图表示向量（graph representations） 

4. 根据上述表示向量计算 InfoNCE 损失，其中由同一个 graph 增强出来的 view 的表示相互靠近，由不同的 graph 增强得到的 view 的表示相互远离；【特征被加强】

【启发式图数据增强】由于图数据经过GNN 后会产生 节点表示 和 图表示 两个层次的表示向量Contrastive Multi-View Representation Learning on Graphs. ICML 2020. 设计实验对不同层次的对比进行分析，发现将节点表示与图表示进行对比会取得更好的效果。芜湖~

【Learning方法图数据增强】JOAO：通过对抗训练（adversarial training）的方式，迭代训练选择每种数据增强方式【半自动】的概率矩阵，并对应更换 GraphCL 中的映射头（projection head）。实验结果表明，对抗训练学习得到的概率矩阵和此前 GraphCL 关于数据增强选择的实验结果趋势相近，并在不需要过多人工干预的情况下达到了有竞争力的结果。

【全自动】自动学习数据增强时对图做扰动的分布。Adversarial Graph Augmentation to Improve Graph Contrastive Learning 作者从数据增强如何保留图的信息出发，假设增强出的两个 View 之间并不是互信息越大越好，因为这些互信息中可能包含大量噪音。作者引入信息瓶颈 （Information Bottleneck）原则，认为更好的 View 应该是在共同保留图本身的特性这一前提下，彼此之间的互信息最小。即在训练中，学习如何通过增强保留 graph 中的必要信息，并同时减少噪音。基于这一原则，作者设计了 min-max game 的训练模式，并训练神经网络以决定是否在数据增强中删除某条边。【剪枝策略？】
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