GyroSheaf

新判据解决Sheaf神经网络中的过平滑问题

研究人员开发了一种新的指标理论判据来解决Sheaf神经网络（SNNs）中的过平滑问题。虽然以前的方法使用谐波空间（$\ker\mathcal{L}$）的维度作为抗过平滑能力的指标，但这种新方法提供了更精确、相对和几何的表征。该判据有助于区分真正的抗过平滑能力和仅仅是谐波空间维度的膨胀。通过对包括新型GyroSheaf在内的十个模型的实验验证了该判据，结果表明符合要求的模型保持了稳定的表示，而不符合要求的模型则会崩溃。