Learned Souping新策略 高效組合圖神經網絡模型
論文提出圖神經網絡Learned Souping策略,以梯度下降組合多個獨立訓練的GNN模型,在OGB數據集帶來1.2%準確率提升與2.1倍速度改善,並大幅降低時間內存開銷。
GNN應用廣泛
近年圖神經網絡(GNN)在眾多科學計算與高性能計算應用中展現出最先進的性能,成為處理圖結構數據的核心深度學習工具,應用日廣。
從分子模擬、推薦系統到知識圖譜,GNN的應用範圍不斷擴大,如何在既有基礎上進一步提升性能,成為研究社群持續關注的熱門課題。


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