从对比链接中蒸馏自知识：非消息传递的图节点分类

这篇文章从图网络的边中蒸馏知识，使 MLP 在图节点分类任务上达到了 GNN 的表现。 不传递消息、不使用邻接矩阵、在边集上训练，因此空间占用低、分类速度快。

此外，作者还从随机点对中蒸馏“逆边”的知识，进一步提升了模型的效果。

方法

分叉 MLP

通常的图神经网络方法（GNN）基于消息传递模式，使用邻居节点传递来的消息帮助中心节点的分类。 那么反过来说，任一节点中应含有其邻居节点的部分信息。

因此构造分叉 MLP：从 MLP 的倒数第二层分叉出另一个输出层，为与原输出层相区别称为“推理层”。 分叉 MLP 接受一个节点的特征作为输入，输出该节点和它邻居节点的标签分布。

设对任一边 $(v_i, v_j)$，节点 $v_i$ 和 $v_j$ 的特征分别为 $x_i$ 和 $x_j$，通过分叉 MLP 得到 $z_i, s_i$ 和 $z_j, s_j$，节点标签为 $y_i$ 和 $y_j$。

则根据分叉 MLP 的设计，可让 $z_i$ 和 $s_j$ 逼近 $y_i$，让 $z_j$ 和 $s_i$ 逼近 $y_j$，最小化它们的交叉熵。 同时，让 $z_i$ 逼近 $s_j$，让 $z_j$ 逼近 $s_i$，最小化它们的误差（MSE）。 前者是常规的监督学习，而后者可以看作是在做自知识蒸馏。

边蒸馏

随机点对的对比蒸馏

如果随机采样一对节点，这对节点之间就（大概率）不能借助分叉 MLP 相互推导了。 因此用对比学习的思路，最大化一个节点的标签和另一个节点的推理层输出之间的交叉熵，同时最大化一个节点的输出层输出和另一个节点的推理层输出。

逆边的对比蒸馏

两种分类模式

分叉 MLP 训练好后，可以将推理层扔掉变回一个经典的 MLP 结构，输入节点特征对节点进行分类。 这种模型根据是否对逆边做对比蒸馏命名为 CoLinkDistMLP 和 LinkDistMLP。

另外，也可以保留推理层，将输出加到邻居节点上，提升邻居节点的分类准确率。 但这样一来，就相当于又用上消息传递模式了。 这种模型根据是否对逆边做对比蒸馏在文章中称为 CoLinkDist 和 LinkDist。

实验

做了归纳式、转导式和全监督三种设置下 8 个常用图数据集的节点分类实验，对比的基准除了 MLP 和 GCN 以外，还有 GCN2MLP 代表用训练好的 GCN 模型蒸馏得到的 MLP。

半监督、归纳式：

semi-supervised and inductive

半监督、转导式：

semi-supervised and transductive

全监督（转导式）：

full-supervised

实验结果

  1. 即使仅仅是 LinkDistMLP，也接近甚至超过了 GCN 的表现，说明这种方式训练出的 MLP 确实能达到 GNN 的效果
  2. 用上消息传递和对比蒸馏能进一步提升模型效果
  3. GCN2MLP 在半监督时效果比 GCN 还要好，但在全监督时可用于蒸馏的知识不多，最后表现跟 MLP 差不多

此外，还用了 Open Graph Benchmark 的数据集进行节点分类实验

OGB

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