【ICML2021】弹性图神经网络

虽然许多现有的图神经网络(gnn)已被证明可以执行基于ℓ2的图平滑，从而增强全局平滑，但在本工作中，我们旨在通过基于ℓ1的图平滑进一步增强GNN的局部平滑自适应。在此基础上，提出了一种基于ℓ1和ℓ2图平滑的弹性GNN。特别地，我们提出了一种新的、通用的消息传递方案。该消息传递算法不仅有利于反向传播训练，而且在保证理论收敛的前提下达到了预期的平滑特性。在半监督学习任务上的实验表明，所提出的弹性GNN在基准数据集上具有较好的自适应能力，对图对抗攻击具有显著的鲁棒性。

https://www.zhuanzhi.ai/paper/09bea7a76036948cbbba30e86af56ef8