在图神经网络(GNN)中,"over-smoothing" 和 "over-squashing" 是两种不同的问题,它们影响网络的性能和学习能力。 1. Over-Smoothing: 定义:Over-smoothing 是指随着图神经网络层数的增加,节点特征变得越来越相似,最终在高层次上收敛到一个相似或相同的状态。这导致不同节点之间的特征区分度降低,使得GNN难以捕捉到...
这种被称为“过度挤压(over-squashing)”的现象在之前的一归因于图瓶颈(Bottleneck)。 这篇论文对 GNN中的过度挤压现象进行了一种新的解读,并且分析了它是如何从图瓶颈中产生的。大致来说,作者引入了一种基于边的组合曲率,并证明负曲率的边是造成过度挤压问题的原因。作者通过实验测试了一种基于曲率的图重新布线(...
the Stochastic Jost and Liu Curvature Rewiring (SJLR) algorithm, which is computationally efficient and preserves fundamental properties compared to previous curvature-based methods. Unlike existing approaches, SJLR performs edge addition and removal during GNN training while maintaining the graph unchanged...
python random_search_hyperparameters.py --JostLiuCurvature_Online --dataset Wisconsin --GNN SGCTo compute the test result with the best results from the validation set:python compute_test_accuracy.py --JostLiuCurvature_Online --dataset Wisconsin --GNN SGC...