PulseAugur
中
实时 00:57:06
English(EN) Early-Exit Graph Neural Networks for Link Prediction

新的GNN方法通过早退加速链接预测

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员为图神经网络（GNN）开发了早退策略，以提高链接预测任务中的推理速度。这种方法允许GNN在没有显式辅助损失的情况下提前退出，有可能提高预测质量，同时显著降低延迟。该方法在HeaRT等基准测试中，对于GCN和SAS-GNN骨干网络，已显示出推动帕累托前沿的潜力，为GNN在大规模领域中的应用提供了途径。 AI

影响 可能能够在大规模链接预测任务中更快、更有效地应用GNN。

排序理由 详细介绍图神经网络新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

在 arXiv cs.LG 阅读 →

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →

新的GNN方法通过早退加速链接预测

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Andrea Giuseppe Di Francesco ·

    用于链接预测的早退图神经网络

    Graph Neural Networks are great for link prediction in various network-like structures; however, the question of their speed/quality tradeoff has been barely studied. While in practice the time it takes to do inference matters little for small benchmarks, the latency does limit a…

相关实体

相关话题