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...
作者展示了一种这样的可能性(算法 1),受经典 Ricci 流程的启发,并评论了诸如此类的方法的优点。作者在理论上和实验上都表明,与基于扩散的重新布线方法相比,所提出的方法具有优势,为基于曲率的重新布线方法打开了大门,以提高 GNN 的性能。 编辑于 2022-03-21 22:47...
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...