TPAMI 2024｜解耦图神经网络：同时训练多个简单的GNN而不是一个

主要观点总结

本文介绍了一种新的图神经网络（GNN）训练框架——堆叠图神经网络（SGNN），它通过将多层GNN解耦为多个简单的GNN模块并同时训练，提高了训练效率并保持了合理的性能。SGNN框架包括前向训练（FT）和反向训练（BT），其中反向训练机制允许前层模块感知后层模块，从而优化训练过程。SGNN通过将多层GNN解耦为多个可分离GNN模块，避免了由于节点依赖随层数增加呈指数增长而导致的效率问题，并使得每个模块都能通过随机算法高效地训练，而不必牺牲图信息。此外，反向训练机制使得前层模块能够感知后层模块，避免了单向信息传递，并充分训练了各层模块。理论和实验结果表明，所提出的框架具有高效性并且性能合理，值得进一步研究。

关键观点总结

关键观点1: 堆叠图神经网络（SGNN）

SGNN通过将多层GNN解耦为多个简单的GNN模块，提高了训练效率并保持了合理的性能。

关键观点2: 前向训练（FT）和反向训练（BT）

FT和BT机制允许模块间相互感知，从而优化训练过程。

关键观点3: 可分离GNN模块

通过将多层GNN解耦为多个可分离GNN模块，避免了效率问题，并使得每个模块都能通过随机算法高效地训练。

关键观点4: 反向训练机制

反向训练机制使得前层模块能够感知后层模块，避免了单向信息传递，并充分训练了各层模块。

关键观点5: 实验和理论结果

理论和实验结果表明，所提出的框架具有高效性并且性能合理，值得进一步研究。

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨PaperEveryday 来源丨PaperEveryday 编辑丨极市平台 极市导读   本文介绍了一种新的图神经网络（GNN）训练框架——堆叠图神经网络（SGNN），它通过将多层GNN解耦为多个简单的GNN模块并同时训练，提高了训练效率并保持了合理的性能。SGNN框架包括前向训练（FT）和反向训练（BT），其中反向训练机制允许前层模块感知后层模块，从而优化训练过程。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2304.10126 摘要 图神经网络（GNN）由于节点依赖随着层数增加呈指数增长，导致严重的效率问题。这极大地限制了随机优化算法的应用，使得GNN的训练通常耗时较长。为了解决这个问题，我们提出了将多层GNN解耦为多个简单模块以实现更高效的训练，该框架包括经典的前向训练（FT）和设计的反 ………………………………