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Oversmoothing, Oversquashing, Heterophily, Long-Range, and More: Unveiling Common Beliefs in Graph Learning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究批判性审视了图机器学习中的常见信念，如过度平滑、过度挤压、同质性与异质性二元论及长范围任务。通过反例，旨在澄清这些误解，促进深入讨论。
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关键要点
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本研究批判性审视了图机器学习中的常见信念和假设。
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指出了过度平滑、过度挤压、同质性与异质性二元论以及长范围任务等方面的误解。
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通过提供简单而重要的反例，研究旨在澄清这些问题之间的区别。
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研究促进了针对具体研究问题的深入思考与讨论。
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