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GCNII
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LLM Features Can Harm GNN Performance on Homophilous Graphs
一篇新研究论文揭示，将大型语言模型（LLM）生成的特征整合到图神经网络（GNN）中，有时会降低在特定基准测试上的性能。这种被称为“连接干扰”的效应，在LLM特征被简单地附加到现有数据时被观察到，导致在PubMed和Cora等数据集上的准确性显著下降。研究表明，LLM特征的有效性取决于超越简单连接的因素，在中等同质性数据集上观察到了性能提升。
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微调的经典 GNN 在多标签节点分类中优于专用方法
研究人员重新评估了标准图神经网络 (GNN) 在多标签节点分类任务中的有效性。通过将归一化、dropout 和残差连接等仔细的微调技术应用于 GCN、SSGConv 和 GCNII 等经典 GNN 架构，他们发现这些经过优化的基线在多个基准数据集上优于专用方法。该研究表明，严格的基线评估对于多标签图学习的未来研究至关重要。