arXiv ID:
2602.05950
arXiv 提交日期: 2026-02-05
打破图神经网络读出层的对称性瓶颈 / Breaking Symmetry Bottlenecks in GNN Readouts
1️⃣ 一句话总结
这篇论文发现并解决了图神经网络中一个被忽视的瓶颈:传统的线性读出层(如求和或平均池化)会抹去节点特征中所有与图结构对称性相关的关键信息,作者通过引入一种新的非线性读出方法,在保持模型不变性的同时显著提升了模型区分不同图结构的能力。