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DA-MoE: Addressing Depth Sensitivity in Graph-Level Analysis through Mixture of Experts

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。

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内容提要

本研究提出了一种深度自适应专家混合模型（DA-MoE），旨在解决图神经网络在处理不同尺度图数据时的深度敏感性问题。该模型通过灵活聚合不同GNN层的信息，显著提升了图、节点和链接级别分析的性能。

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