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通过参考分布学习进行图分类：理论与实践
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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
本研究提出了一种新的图参考分布学习（GRDL）方法，解决了图分类中的相似性和图表示问题。GRDL在一般化能力和效率上优于现有的GNN方法，训练和推理速度至少快10倍。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的图参考分布学习（GRDL）方法。
- GRDL解决了图分类中相似性和图表示的问题。
- 该方法将GNN层生成的潜在节点嵌入视为离散分布，避免了全局池化操作。
- GRDL基于最大均值差异进行直接分类。
- 实验结果表明，GRDL在一般化能力和效率上优于现有的GNN方法。
- GRDL的训练和推理速度至少快10倍。
- 该研究为实际应用提供了强有力的理论支持和实验验证。
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