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图神经网络输出几乎肯定是渐近常数
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
图神经网络（GNN）是用于各种图学习任务的主要架构。研究发现，GNN 概率分类器在从随机图模型中抽取的较大图上应用时，预测会收敛为常函数，限制了分类器的表达能力。这种收敛现象适用于广泛类别的 GNN，包括最先进模型。实证验证结果显示，即使在较小的图上，收敛现象也已经显现。
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关键要点
- 图神经网络（GNN）是主要的图学习架构。
- 研究GNN概率分类器在随机图模型中的应用，揭示了其表达能力的新视角。
- 发现输出收敛为常函数，限制了分类器的表达能力。
- 这种收敛现象适用于广泛类别的GNN，包括最先进模型。
- 研究涵盖了多种随机图模型，如Erdős-Rényi模型和随机块模型。
- 实证验证显示，即使在较小的图上，收敛现象也已显现。
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