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减小图神经网络预测波动的影响因素提炼
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种新的度量标准(ID)用于量化节点影响分布的变化，并建议在知识蒸馏中最小化这个影响差异。研究引入了一种高效的近似方法DropDistillation(DD)，实证评估结果表明DD在预测稳定性和总体性能方面优于之前的方法。
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关键要点
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研究提出了一种新的度量标准，称为影响差异 (ID)，用于量化节点影响分布的变化。
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影响差异通过比较模型之间节点的影响分布变化来进行量化。
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研究考虑了稳定和不稳定预测的节点之间的差异，认为即使预测相似，节点也可能利用不同的原因。
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建议在知识蒸馏中最小化影响差异，以使新模型与已建立模型相匹配。
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引入了一种高效的近似方法，称为 DropDistillation (DD)，通过删除边缘来匹配图的输出。
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实证评估表明，DD 在预测稳定性和总体性能方面优于之前的方法。
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