五月的echo
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图神经网络阅读(二十二)Rethinking Graph Regularization for Graph Neural Networks，AAAI2021

本文的作者来自香港中文大学。
本文证明了图拉普拉斯正则化对现有GNN的好处很少甚至没有，并提出了一种简单但图拉普拉斯正则化变体，称为传播正则化(P-reg)，以提高现有GNN模型的性能。本文的模型十分简单，就是公式定理比较复杂，GNN的相关背景略。

Propagation-Regularization（P-Reg）

图神经网络阅读(二十二)Rethinking Graph Regularization for Graph Neural Networks，AAAI2021_第1张图片

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