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图神经网络中独特节点标识符的利用
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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
本文探讨了图神经网络在信息传递中的局限性，提出使用独特节点标识符（UIDs）可能导致失去置换等变性。我们提出了一种正则化UID模型，通过对比损失保持置换等变性，从而提升模型的泛化能力和推断能力，并加快训练收敛速度。实验结果表明，该方法在BREC基准上优于其他随机方法。
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关键要点
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本文探讨了图神经网络在信息传递中的局限性。
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使用独特节点标识符（UIDs）可能导致失去置换等变性。
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提出了一种正则化UID模型以保持置换等变性。
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通过对比损失提升模型的泛化能力和推断能力。
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该方法加快了训练收敛速度。
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实验结果表明该方法在BREC基准上优于其他随机方法。
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