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DA-MoE: Addressing Depth Sensitivity in Graph-Level Analysis through Mixture of Experts
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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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关键要点
- 图神经网络（GNN）在处理不同尺度的图数据时存在深度敏感性问题。
- 最佳的GNN层深度选择依赖于图的规模。
- 提出的深度自适应专家混合模型（DA-MoE）利用不同的GNN层作为专家。
- DA-MoE通过灵活聚合不同尺度的信息，显著提升了图、节点和链接级别分析的性能。
- 该模型在现有基准上大幅超越，展示了其有效性。
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