English(EN) Module-Aware Optimization for Graph Neural Networks

GraphMuon 优化器加速图神经网络训练

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-06 05:00

研究人员开发了 GraphMuon，这是一种旨在提高图神经网络（GNN）训练效率的新型优化器。与使用逐坐标更新的标准优化器（如 AdamW）不同，GraphMuon 采用矩阵感知优化技术，以考虑受图传播特征影响的 GNN 权重矩阵的特定几何形状。这种方法在大型 OGB 基准测试中显著加快了达到目标验证损失的速度，在各种 GNN 任务中，与 AdamW 相比，速度提升高达 2.42 倍。 AI

影响 GraphMuon 演示的速度提升可以显著缩短 GNN 的训练时间，从而实现基于图的 AI 模型更快的迭代和部署。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Guy Hadad, Haggai Roitman, Moshe Eliasof, Bracha Shapira · 2026-11-06 05:00

面向图神经网络的模块感知优化

arXiv:2611.08379v1 Announce Type: new Abstract: Different optimizers impose different geometries on parameter updates. Adaptive methods such as Adam and AdamW use coordinate-wise updates, while matrix-aware optimizers such as Muon utilize weight-matrix structure through orthogona…

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面向图神经网络的模块感知优化

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