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石川组的,分析了什么是好的图数据增强。 aug后的邻接矩阵V,特征值的低频成分[0,1]应该和A的没有太大差异,高频成分[1,2]应该和A的高频成分越不同越好。 这里分析图的spectrum,都是在A和V的基础上 采用 对称拉普拉斯矩阵分析( DAD)。理论什么的都很充分,实验也还好,但是数据集都比较小,同时,和原文的acc不一致,+了他的Spco 都可能达不到原文的acc


低频和A类似(走势相同) ,高频不同(A下降,ppr+heat逼近0) 因此 这两个性能好。

损失:原文推到了+,-的类似。 文章的思想就是 aug 后的A’ 满足上面的走势

appendix 里面这个Filkr咋不是7W,而是7K?? 大图根本没办法计算 特征值吧,因此都没有 computer等 更何况ogbn

cora dgi 82-83 GRACE 82 CCA-SSG 84

本文标签: revisitingGraphSpCoperspectiveSpectrum