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Towards Scalable and Deep Graph Neural Networks via Noise Masking
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内容提要
本研究提出了一种新方法——随机游走与噪声屏蔽（RMask），旨在解决图神经网络在大规模图学习中的计算和存储挑战。该方法显著提升了模型的深度和可扩展性，实验结果表明在准确性与效率之间取得了良好平衡。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法——随机游走与噪声屏蔽（RMask），旨在解决图神经网络在大规模图学习中的计算和存储挑战。
- RMask方法解决了传统模型简化方法中性能下降和预处理开销大的问题。
- 通过集成RMask模块，显著提升了图神经网络的深度和可扩展性。
- 实验结果表明，RMask在准确性与效率之间取得了良好的平衡。
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