ㅁ 최신 모델

1. GIN

ㅇ 정의:
Graph Isomorphism Network(GIN)는 그래프의 구조적 동형성을 구분하는 능력을 최대화하기 위해 설계된 그래프 신경망 모델로, Weisfeiler-Lehman(1-WL) 그래프 동형성 테스트와 동일한 구별 능력을 갖도록 설계됨.

ㅇ 특징:
– 노드 이웃의 특성을 단순 합(sum) 연산으로 집계하여 정보 손실을 최소화함.
– MLP(다층 퍼셉트론)를 활용해 집계된 정보를 변환.
– 파라미터 ε(epsilon)을 통해 자기 노드 정보와 이웃 정보의 결합 비율을 조정.
– 복잡한 구조의 그래프에서도 높은 분별력을 가짐.

ㅇ 적합한 경우:
– 그래프 분류, 화합물 구조 분석, 소셜 네트워크 분석 등 구조적 차이를 정밀하게 구분해야 하는 경우.
– 노드 속성 정보와 구조 정보 모두 중요한 경우.

ㅇ 시험 함정:
– GIN은 합 연산(sum)을 사용하며 평균(mean)이나 최대(max) 연산을 사용하지 않음(O)
– GIN의 구별 능력은 1-WL 테스트보다 항상 우수하다(X) → 동일 수준임.
– ε 파라미터는 항상 0으로 설정해야 한다(X) → 학습을 통해 최적화 가능.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– “GIN은 그래프 동형성 테스트와 동일한 수준의 구별 능력을 가진다” (O)
– “GIN은 평균 풀링을 통해 이웃 정보를 집계한다” (X)
– “GIN은 ε 파라미터를 통해 자기 노드 정보의 비중을 조절할 수 있다” (O)

ㅁ 추가 학습 내용

GIN(Graph Isomorphism Network)의 핵심 아이디어는 집계 연산에서 합(sum)을 사용하여 정보 손실을 최소화하고, 1-WL(Weisfeiler-Lehman) 테스트 수준의 구별 능력을 확보하는 것이다.
ε 파라미터는 고정값으로 설정할 수도 있고, 학습 가능한 파라미터로 둘 수도 있다.
GIN은 그래프 분류 작업에서 다른 GNN보다 우수한 성능을 보이는 경우가 많지만, 매우 큰 그래프나 희소한 특성에서는 과적합 위험이 존재한다.
실제 구현 시 MLP의 깊이와 은닉 차원 수에 따라 성능이 크게 달라질 수 있으므로 하이퍼파라미터 튜닝이 중요하다.
GIN은 노드 간 순서 불변성을 보장하는 집계 방식을 사용하므로 permutation-invariant 특성을 가진다.
시험에서는 GIN의 집계 방식(sum)과 다른 GNN(GCN, GraphSAGE 등)의 집계 방식(mean, max)을 비교하는 문제가 자주 출제된다.