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分层多尺度图神经网络:通过缓解过平滑和过挤压实现可扩展的异配学习

arXiv cs.LG · 2026-05-13 缓存

本文介绍了 HMH,这是一种分层多尺度图神经网络框架,旨在解决异配图中的过平滑和过挤压问题。它利用基于 Haar 小波基的谱滤波器,实现了可扩展的学习,并在节点和图分类任务上取得了更好的性能。

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