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差距去哪了？重新评估远程图基准
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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
本文研究了神经网络在面对训练数据分布之外的数据时的泛化问题。通过实验比较了改进后的递归神经网络和图神经网络模型的性能，结果显示递归神经网络在各种泛化任务中表现良好。
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关键要点
- 本文研究了神经网络在面对训练数据分布之外的数据时的泛化问题。
- 使用 CLUTRR 作为基准工具，将小故事图的训练结果泛化到更大的故事图上。
- 探究了两类神经网络模型：E-GNN 和 L-Graph。
- 实验结果显示，改进后的递归神经网络在各种泛化任务中表现良好。
- 改进后的图神经网络模型表现逊色，但更具鲁棒性。
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