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近似等变图网络
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了图神经网络（GNNs）的主动对称性，通过学习信号在固定图上的支持，将近似对称性形式化为图粗化。提出了一个偏差-方差公式来量化损失表达性与学习估计的规则性之间的权衡。实验证明，选择适当大的群可以达到最佳泛化性能。
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关键要点
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本文研究图神经网络（GNNs）的主动对称性。
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GNNs 的等变性对称性与欧几里德卷积神经网络（CNNs）不同。
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通过学习信号在固定图上的支持，将近似对称性形式化为图粗化。
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提出偏差-方差公式，量化损失表达性与学习估计的规则性之间的权衡。
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实验证明，选择适当大的群可以达到最佳泛化性能。
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