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基于节点自适应传播的加速可扩展的图神经网络推理
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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
该文介绍了在线传播框架和两种节点自适应传播方法，用于加速可扩展图神经网络的推断过程。同时，提出了Inception Distillation来平衡准确性和时延之间的平衡。实验结果表明，该方法优于现有的图推断加速方法。
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关键要点
- 大规模图的实时推断对图神经网络提出了重大挑战。
- 提出了一种在线传播框架和两种新的节点自适应传播方法。
- 这些方法旨在加速可扩展图神经网络的推断过程。
- 通过简单的超参数管理准确性和时延之间的平衡。
- 提出了Inception Distillation来弥补推断准确性损失。
- 实验结果显示该方法在精确性和效率上优于现有的图推断加速方法。
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