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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