本研究批判性审视了图机器学习中的常见信念，如过度平滑、过度挤压、同质性与异质性二元论及长范围任务。通过反例，旨在澄清这些误解，促进深入讨论。

Oversmoothing, Oversquashing, Heterophily, Long-Range, and More: Unveiling Common Beliefs in Graph Learning
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