[2009.00647] Lifelong Graph Learning

Graph neural networks (GNN) are powerful models for many graph-structured tasks. Existing models often assume that the complete structure of the graph is available during training. In practice, however, graph-structured data is usually formed in a streaming fashion so that learning a graph continuously is often necessary. In this paper, we bridge GNN and lifelong learning by converting a continual graph learning problem to a regular graph learning problem so GNN can inherit the lifelong learning techniques developed for convolutional neural networks (CNN). We propose a new topology, the feature graph, which takes features as new nodes and turns nodes into independent graphs. This successfully converts the original problem of node classification to graph classification. In the experiments, we demonstrate the efficiency and effectiveness of feature graph networks (FGN) by continuously learning a sequence of classical graph datasets. We also show that FGN achieves superior performance in

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@allowfirm CVPR 2022採択の特徴点マッチング関連の論文としては、ClusterGNN( t.co/b9y64xDJiW )とLifelong Graph Learning( t.co/CZxSjM42RD )が確認できていて、いずれもGNNをパイプラインに組み込んだ手法らしく気になっています。

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