ㅁ 그래프 데이터 증강

ㅇ 정의:
그래프 구조를 유지하면서 데이터의 다양성을 높이기 위해 노드, 엣지, 또는 속성을 변환하거나 제거하는 기법.

ㅇ 특징:
– 그래프의 구조적 정보를 왜곡하지 않으면서 데이터의 다양성을 증가시킴.
– 과적합 방지를 위해 활용됨.
– 노드, 엣지, 속성 수준에서 다양한 증강 기법이 존재.

ㅇ 적합한 경우:
– 그래프 기반 머신러닝 모델의 성능 향상을 목표로 할 때.
– 데이터가 제한적이고 모델의 일반화 능력을 높이고 싶을 때.

ㅇ 시험 함정:
– 그래프 데이터 증강이 항상 성능을 향상시키는 것은 아님.
– 그래프 구조를 크게 변경하면 오히려 성능이 저하될 수 있음.
– 증강 기법과 모델 간의 상호작용을 간과하는 경우 발생.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 그래프 데이터 증강은 과적합 방지를 위한 효과적인 방법이다.
– X: 그래프 데이터 증강은 모든 그래프 기반 모델에서 성능을 보장한다.

================================

1. 그래프 마스킹

ㅇ 정의:
그래프의 특정 노드, 엣지, 또는 속성을 선택적으로 제거하거나 가리는 기법.

ㅇ 특징:
– 노드나 엣지의 정보가 제거되지만, 전체 구조는 유지됨.
– 제거 대상은 무작위로 선택되거나 특정 기준에 따라 선택됨.
– 데이터의 다양성을 높이고 모델의 강건성을 향상시킴.

ㅇ 적합한 경우:
– 그래프의 특정 부분에 의존적인 모델의 일반화를 높이고 싶을 때.
– 노이즈가 포함된 그래프 데이터에서 모델의 성능을 검증할 때.

ㅇ 시험 함정:
– 마스킹 비율이 너무 높으면 그래프의 중요한 정보가 손실될 수 있음.
– 무작위 마스킹과 의도적 마스킹의 차이를 오해하는 경우 발생.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 그래프 마스킹은 노드, 엣지, 속성 중 하나를 제거하여 데이터 다양성을 높인다.
– X: 그래프 마스킹은 그래프 구조를 무조건적으로 변경한다.

ㅁ 추가 학습 내용

그래프 데이터 증강은 그래프 기반 학습 모델의 성능을 향상시키기 위해 중요한 역할을 합니다. 추가 기법으로 다음 내용을 정리하여 학습에 활용할 수 있습니다:

1. **그래프 변형 기법**:
– 그래프 회전: 그래프의 구조를 특정 각도로 회전시켜 데이터의 방향성을 다양화합니다. 이는 그래프의 공간적 특성을 유지하면서도 다양한 형태의 변화를 학습할 수 있게 합니다.
– 그래프 이동: 그래프를 특정 방향으로 평행 이동시켜 데이터의 위치적 변화를 반영합니다. 이는 그래프의 상대적 위치를 다양화하여 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.

2. **그래프 샘플링 기법**:
– 서브그래프 선택: 원래 그래프에서 일부 노드와 엣지를 선택하여 서브그래프를 생성합니다. 이를 통해 원래 그래프의 구조를 유지하면서도 데이터의 다양성을 확보할 수 있습니다.
– 랜덤 샘플링: 임의로 서브그래프를 생성하여 그래프의 다양한 부분을 학습할 수 있도록 합니다.
– 중요 노드 기반 샘플링: 그래프에서 중요한 역할을 하는 노드와 엣지를 중심으로 서브그래프를 선택하여 학습에 필요한 핵심 정보를 강조합니다.

3. **그래프 마스킹 기법**:
– 노드 마스킹: 일부 노드의 정보를 제거하거나 변형하여 모델이 다른 노드와 엣지의 관계를 더 잘 학습하도록 유도합니다.
– 엣지 마스킹: 특정 엣지를 제거하거나 변경하여 그래프의 연결성을 다양화합니다.

4. **증강 기법 간의 조합 효과**:
– 그래프 마스킹과 그래프 변형의 조합: 특정 노드나 엣지를 마스킹한 후 그래프를 회전하거나 이동시켜 데이터 증강을 극대화합니다. 이는 모델이 다양한 그래프 구조를 학습할 수 있도록 돕습니다.
– 그래프 샘플링과 마스킹의 조합: 서브그래프를 선택한 후 일부 노드나 엣지를 마스킹하여 학습 데이터의 다양성을 더욱 확장합니다.
– 다중 증강 기법의 연속적 적용: 위의 여러 증강 기법을 연속적으로 적용하여 그래프 데이터의 다양성을 극대화하고 모델의 학습 능력을 향상시킵니다.

이러한 기법들은 그래프 데이터의 다양성을 확보하고, 모델이 다양한 상황에서 높은 성능을 발휘할 수 있도록 돕습니다. 학습 과정에서 각 기법의 효과를 비교하고 조합의 시너지 효과를 분석하는 것도 중요합니다.