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图神经网络的表达能力与对抗鲁棒性的视角
原文中文，约400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）的敌对鲁棒性问题，发现GNNs在表达能力和实际应用中存在差距，对轻微扰动不敏感，无法处理超出分布的图上的子结构。
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关键要点
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本文研究了图神经网络（GNNs）的敌对鲁棒性问题。
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GNNs在理论上的表达能力与实际达到的表达能力之间存在显著差距。
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GNNs对轻微扰动不敏感，无法处理图结构的微小变化。
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研究开发了有效的对抗攻击子图计数方法。
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GNNs在超出分布的图上无法计算子结构。
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