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SF-GNN：深度图神经网络中的消息无损传播自过滤
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
图神经网络（GNN）通过传播和聚合的方式对图的结构信息进行编码。研究者提出了一种新的方法SF-GNN，通过评估节点表示的质量来解决深层GNN性能下降问题。实验证明，SF-GNN在节点分类和链接预测任务中优于现有方法。
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关键要点
- 图神经网络（GNN）通过传播和聚合的方式对图的结构信息进行编码。
- 仅仅叠加 GNN 层可能不会提高模型性能，甚至可能有害。
- 深层 GNN 性能下降的原因不是过度平滑或过度压缩，而是低质量节点表示的干扰。
- 提出了一种新方法 SF-GNN，通过自过滤模块评估节点表示的质量。
- SF-GNN 为每个节点定义两个表示：特征表示和消息表示。
- 实验表明，SF-GNN 在节点分类和链接预测任务中优于现有方法。
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