通过图稀疏化解决图神经网络中的过度平滑问题：基于桥组的方法

本文研究了图神经网络的过度平滑问题，并提出了两个定量度量指标MAD和MADGap。通过实验和分析，发现过度平滑是GNNs的基本性质，且由于节点接收到的噪声信息比例较高，是导致过度平滑的主要因素。提出了两种针对拓扑结构的方法：MADReg和AdaGraph，证明了这两种方法在7个图形数据集上都有效降低了过度平滑问题，并改善了各种GNN模型的性能。