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神经网络的模块化训练：最小化移动方案
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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
该文介绍了一种逐层规则化图信息最大化算法，通过自监督的方式进行端对端训练，解决了在大型图上训练图神经网络的存储和计算上的挑战。该算法能够学习节点表示，并避免了表示过度平滑的问题，同时提高了训练效率。作者在归纳大型图上评估了算法，证明了其性能和效率的优越性。
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关键要点
- 图神经网络在大型图上训练面临存储和计算挑战。
- 提出逐层规则化图信息最大化算法，通过自监督方式进行端对端训练。
- 算法通过解耦特征传播和特征转换来学习节点表示。
- 基于对未来输入预测的损失函数进行训练。
- 在归纳大型图上评估算法，展示了与其他端对端方法相似的性能。
- 算法显著提高了训练效率，能够在单一设备上训练更复杂的模型。
- 避免了表示过度平滑的问题，这是深度图神经网络的常见挑战。
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