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图形蒸馏是否与视觉数据集相似？
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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
本文研究了图卷积神经网络的图压缩问题，通过优化梯度匹配损失和设计一种策略同时压缩节点特征和结构信息，将不同图数据集压缩成信息丰富的较小图并用于训练各种GNN体系结构。测试结果表明，在Reddit、Flickr和Citeseer上，压缩后的图的尺寸缩小了99.9%以上，同时准确率分别为95.3%、99.8%和99.0%。
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关键要点
- 研究了图卷积神经网络的图压缩问题。
- 目标是将原始大图压缩成小型合成图以提高训练性能。
- 通过优化梯度匹配损失和设计策略同时压缩节点特征和结构信息。
- 成功将不同图数据集压缩成信息丰富的较小图。
- 测试结果显示，压缩后的图在Reddit、Flickr和Citeseer上的准确率分别为95.3%、99.8%和99.0%。
- 压缩后的图尺寸缩小了99.9%以上。
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