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English(EN) Position: Graph Condensation Needs a Reset -- Move Beyond Full-dataset Training and Model-Dependence

论文认为图压缩方法需要重置

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新的观点论文认为，当前用于图压缩（一种旨在使图神经网络（GNN）更具可扩展性的技术）的方法存在根本性缺陷。该论文指出，现有方法需要对整个数据集进行训练，从而抵消了效率提升，并且在计算成本高昂和跨不同GNN架构的泛化能力差方面存在问题。作者呼吁该领域进行重置，提倡轻量级、与架构无关的方法，这些方法可以实际部署以实现GNN训练的真正效率。 AI

影响 批评了当前的图压缩方法，可能将研究方向引导至更有效和实用的GNN可扩展性解决方案。

排序理由 发表在arXiv上的观点论文，批评了现有研究方法论。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Mridul Gupta, Samyak Jain, Vansh Ramani, Hariprasad Kodamana, Sayan Ranu ·

    Position: Graph Condensation Needs a Reset -- Move Beyond Full-dataset Training and Model-Dependence

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