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graph attention model

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  1. TOOL · CL_254663 ·

    新方法简化了深度神经网络的复杂度测量

    研究人员开发了一种新方法来估计深度神经网络的局部学习系数（LLC），这是衡量其有效复杂度的指标。该方法利用了模型中已知的结构，特别是图注意力模型中的对称性，来简化分析并使LLC估计在计算上更易处理。通过在师生设置中利用这些对称性，该研究提供了明确的LLC估计，解决了现有后验采样方法对大型网络的计算挑战。