AutoGFM：清华大学提出首个自适应架构定制的图基础模型

AutoGFM：首个针对图基础模型（GFM）设计的自动化图神经网络架构搜索框架

论文信息

标题：《AutoGFM: Automated Graph Foundation Model with Adaptive Architecture Customization》

作者：H Chen, X Wang, Z Zhang, H Li 等

机构：清华大学

年份：2025

论文地址：openreview.net/forum?id=fCPB0qRJT2

研究背景

核心问题：架构不一致性

不同图数据集需要不同的最优 GNN 架构：

- 传统手工固定架构难以兼顾多任务
- 多领域表现受限
- 缺乏自适应能力

现有方法的局限

- 单一架构全局最优假设不成立
- 跨域泛化能力不足
- 架构搜索效率低

创新设计

1. 解耦对比图编码器

核心思想

分离图数据中的两种模式：

不变模式（架构相关）

- 跨域共享特征
- 架构敏感信息
- 通用图结构模式

变异模式（架构无关）

- 数据集特定特征
- 噪声和干扰
- 领域特殊性

技术优势

- 有效捕捉跨域共享特征
- 识别差异特征
- 提升架构搜索准确性

2. 基于不变模式的架构定制

权重共享超网络

- 高效的架构搜索空间
- 参数共享机制
- 降低计算成本

多原型机制

- 针对每个数据集生成个性化架构
- 避免优化冲突
- 提升适应性

自适应定制

- 根据数据特征自动调整
- 动态架构选择
- 最优性能保证

3. 课程式架构定制机制

设计目标

防止少数数据主导搜索过程。

实现方法

渐进式学习策略

- 从简单到复杂
- 逐步增加难度
- 平衡数据影响

多样性促进

- 鼓励架构探索
- 避免早期收敛
- 提升泛化能力

效果

- 促进架构多样性
- 提升泛化能力
- 避免数据偏见

实验验证

数据集

8 个多领域真实数据集，涵盖：

- 节点分类
- 边预测
- 图分类

性能表现

AutoGFM 显著优于：

- 主流 GNN 方法
- GNAS（图神经架构搜索）
- 现有 GFM 基线

特殊能力

- 支持少样本快速适应
- 跨域迁移能力强
- 架构定制效果好

理论贡献

优化冲突分析

理论证明：

现有主流可微 GNAS 方法在架构不一致场景下存在优化冲突。

问题根源

- 多任务目标冲突
- 梯度方向不一致
- 架构参数难以收敛

解决方案

AutoGFM 通过不变关系建模有效规避该瓶颈：

- 解耦不同模式
- 独立优化路径
- 避免梯度冲突

技术细节

架构搜索空间

搜索维度

- 层数
- 聚合方式
- 激活函数
- 归一化方法

搜索策略

- 可微架构搜索
- 权重共享
- 梯度优化

训练流程

预训练阶段

1. 学习解耦编码器
2. 提取不变模式
3. 构建原型库

架构搜索阶段

1. 基于不变模式
2. 生成候选架构
3. 评估和选择

微调阶段

1. 针对特定任务
2. 快速适应
3. 性能优化

核心洞察

1. 架构不一致性的重要性

反直觉发现：

"单一架构全局最优"在多域图任务中难以成立，必须针对性定制。

实践意义：

- 放弃一刀切的架构设计
- 拥抱自适应定制
- 提升实际应用效果

2. 解耦学习的价值

技术创新：

解耦不变与变异模式不仅提升架构搜索效果，也为跨域图表示学习提供新思路。

应用前景：

- 迁移学习
- 领域适应
- 多任务学习

3. 课程学习的作用

方法论启示：

课程学习策略在架构搜索中有效避免早期数据偏见，保障多样化架构探索。

通用价值：

- 适用于其他搜索问题
- 提升搜索质量
- 加速收敛

应用场景

社交网络分析

- 用户关系预测
- 社区发现
- 影响力分析

生物信息学

- 蛋白质结构预测
- 药物发现
- 基因网络分析

推荐系统

- 用户-物品图
- 知识图谱
- 协同过滤

知识图谱

- 实体关系预测
- 知识推理
- 图谱补全

技术优势

自动化

- 无需人工设计架构
- 自动搜索最优配置
- 降低专业门槛

自适应

- 针对不同数据集定制
- 动态调整架构
- 提升泛化能力

高效

- 权重共享机制
- 快速搜索
- 少样本适应

未来方向

技术改进

- 更大规模的搜索空间
- 更高效的搜索算法
- 更强的理论保证

应用拓展

- 动态图
- 异构图
- 时序图

系统优化

- 分布式训练
- 硬件加速
- 实时推理

总结

AutoGFM 是图神经网络领域的重要突破，首次系统性地解决了图基础模型的架构不一致性问题。

通过解耦对比学习、自适应架构定制和课程式学习，AutoGFM 实现了跨域图任务的自动化架构优化，为图机器学习的实际应用提供了强大工具。

详细解读：openreview.net/forum?id=fCPB0qRJT2