BriefGPT - AI 论文速递
·
基于去除的节点影响快速推断
💡
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
图神经网络（GNN）研究提出了使用训练后的 GNN 梯度来修改图的边缘以实现网络设计的策略。通过分析先前工作中的梯度计算，发现边缘获得高梯度是由于结构偏倚而非重要性，导致错误编辑。为改善编辑过程，提出了ORE，一种迭代编辑方法，通过编辑得分最高的边缘和重新嵌入编辑后的图来刷新梯度，性能提高了50%。
🎯
关键要点
- 图神经网络（GNN）研究提出使用训练后的 GNN 梯度修改图的边缘以实现网络设计。
- 调节基于梯度的编辑因素尚未充分研究，导致选择边缘的原因不明确。
- 分析发现边缘获得高梯度是由于结构偏倚而非重要性，导致错误编辑。
- 提出ORE，一种迭代编辑方法，通过编辑得分最高的边缘和重新嵌入图来刷新梯度。
- ORE方法减少了边缘选择的偏见，性能比先前方法提高了50%。
➡️
