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【AAAI 2023杰出论文】DropMessage:图神经网络随机删减方法的归并统一
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论文介绍: 本文提出了一种基于message-passing图神经网络的随机删减方法——DropMessage。现有的随机方法都可以看成是DropMessage的特殊形式。相比于现有方法,DropMessage还有收敛速度快,训练过程稳定和保留更多信息的优势。作者认为,应用DropMessage可以普适地提升基于message-passing的图神经网络的性能。 报告简介: 本次报告将分享论文《DropMessage: Unifying Random Dropping for Graph Neural Networks》。本次报告将讨论现有图神经网络随机删减方法的形式和局限,探索新方法的设计思路。报告将从理论角度分析随机删减方法在图神经网络上的作用,并阐述DropMessage相比于现有方法的优势。 嘉宾简介: 方陶然,浙江大学计算机学院二年级博士生,导师为杨洋教授。本科毕业于浙江大学,目前的研究方向包括图数据挖掘和图神经网络架构设计。
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