EDiS: Edge Disjoint Subgraph Sparsification Framework cho các mạng lưới thần kinh đồ họa

Đoạn trích bài viết

Việc đào tạo GNN thô lỗ làm giảm tính toán, nhưng quyết định phải giữ cạnh nào có thể tốn kém. Việc tái sử dụng một biểu đồ hiếm rẻ, nhưng khóa đào tạo cho một topology cố định, trong khi thay đổi nó qua các kỷ nguyên có thể yêu cầu lấy mẫu lặp đi lặp lại hoặc tính lại.