[人工智能]ICLR 2020 | 浅谈 GNN：能力与局限( 二 ) |机器学习|算法|深度学习|

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例如，在 Bellman-Ford 算法求解任意两点间最短路径的问题上，虽然可以证明 MLP 可以表示任何 GNN 可以表示的函数，但 GNN 的泛化能力更强，而后者决定了 GNN 的效果更好，或者说， GNN 学到了如何去推理。究其原因， GNN 可以通过学习一个很简单的步骤，即该算法中的松弛过程，来很好地模拟 Bellman-Ford 算法，而与此相对应地， MLP 却必须去模拟整个 for 循环才可以模拟 Bellman-Ford 算法。

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DropEdge: Towards Deep Graph Convolutional Networks on Node Classification
GCNs 在图的很多任务上取得了 SOTA 的表现，如节点分类，社交推荐，关联预测等，而 over-fitting 和 over-smoothing 是两个阻碍 GCNs 在节点分类等任务上进一步发展的问题。

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我们在四个数据集上验证 DropEdge 的效果，说明其可以提高 GCNs 的表现里并确实具有防止 over-smoothing 的作用。

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