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  1. RESEARCH · CL_50680 ·

    新的闭式图卸载方法匹配GNN性能

    研究人员开发了一种新的图神经网络节点分类闭式框架，旨在匹配或超越传统梯度下降方法的性能。该框架包括一种用于异质图的新型LCF-Net，在包括ogbn-arxiv等大规模数据集在内的众多基准测试中均取得了有竞争力的结果。一个关键优势是它能够对各种修改实现精确的图卸载，比重新训练速度更快，并提供数据隐私方面的见解。