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ICLR 2022 | 走向深度图神经网络:基于GNTK的优化视角
◆ 动机 图神经网络(Graph Neural Networks)在图表示学习任务中获得了空前的成功。然而和深度学习的领域相比,图神经网络一个显著的特征是,网络在浅层的时候(层数只有2-3层)就取得了最好的表现。如果我们继续加深图神经网络,那么其表现反而会快速下降。这和深度学习中的内核“深度”二字相违背。 训练集和测试集准确率v.s.模型深度 为了探究为什么图神经网络会表现出这样的行为,以及设计出新的算法来提升深度图神经网络的表现。我们从网络的可训练性(trainability)角度来探究深度图神经网络背
IT大咖说
2022-05-05
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