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  1. RESEARCH · CL_111258 ·

    新理论赋能图神经网络的零样本尺寸迁移

    研究人员为稀疏随机图上的图神经网络常微分方程（GNDEs）开发了一个零样本尺寸迁移的理论框架。该原理允许在较小图上训练的GNDEs在不重新训练的情况下部署到更大、相似的图上，利用局部、与尺寸无关的滤波器。该研究建立了GNDE解收敛到其无限节点极限的速率，并分析了训练方法，在实验中展示了准确的零样本迁移。