BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-11-04T00:00:00Z 图神经网络中独特节点标识符的利用 💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。 📝 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。 🏷️ 标签 BREC基准 信息传递 图神经网络 正则化UID模型 神经网络 置换等变性 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
