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混合图上的消息传递网络的泛化界限
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提供了一个评估图神经网络泛化误差的理论框架，探索了图卷积神经网络和消息传递图神经网络两种类型。通过新方法导出上界，为网络在未知数据上的性能提供理论保证。
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关键要点
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该研究提供了一个评估图神经网络泛化误差的理论框架。
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研究探索了图卷积神经网络和消息传递图神经网络两种类型。
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过度参数化阶段的现有界限对泛化误差不具信息性。
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新方法在平均场阶段内导出上界，用于评估图神经网络的泛化误差。
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建立了收敛速度为 O(1/n) 的上界，其中 n 为图样本数量。
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这些上界为网络在未知数据上的性能提供了理论保证。
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