Graph Neural Networks Require Clustering-Normalization-Activation Modules

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内容提要

本研究提出了一种聚类-归一化-激活(CNA)模块,有效解决了图神经网络的过平滑问题,显著提升了节点分类和属性预测的准确率,Cora和CiteSeer数据集上分别达到94.18%和95.75%。

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