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神经排序崩溃：权重衰减和小的内类变异性带来低秩偏差
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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
这篇文章揭示了深度图神经网络中的超平滑和特征过相关性的新理论洞见，并提出了一种防止这些问题的方法。研究发现，节点表示受到低维子空间的影响，与特征变换无关。实证结果表明现有模型无法捕捉线性独立特征。
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关键要点
- 研究揭示了深度图神经网络中的超平滑和特征过相关性的新的理论洞见。
- 展示了不变子空间的普遍性，证明了固定的相对行为不受特征变换的影响。
- 在低维子空间主导下，节点表示的渐近收敛速率与特征变换无关，导致节点表示的秩崩溃。
- 超平滑现象在平滑向量跨越低维子空间时产生，避免超平滑则会导致超相关。
- 提出了Kronecker乘积之和作为防止超平滑、超相关和秩崩溃的有益属性。
- 从实证角度扩展到非线性情况，证明现有模型无法捕捉线性独立特征。
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