揭示图神经网络中的模式连接性

本研究分析了图神经网络（GNNs）的优化动态和损失几何特征，发现图结构主导其非线性模式连接性，并揭示了模式连接性与泛化能力之间的关系，为图学习中的领域对齐策略提供了理论支持。