Aggregation Buffer

新的聚合缓冲区增强了GNN的鲁棒性，超越了DropEdge

研究人员引入了聚合缓冲区（Aggregation Buffer），一种旨在增强图神经网络（GNNs）鲁棒性的新型参数块。该方法旨在改进DropEdge，这是一种在训练过程中随机移除边的增强技术。聚合缓冲区解决了许多GNN架构中的一个基本限制，该限制限制了DropEdge的性能提升。所提出的解决方案与现有的GNN模型兼容，并在各种数据集上展示了持续的性能改进，同时还缓解了度偏差和结构差异等问题。