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训练时间和参数量百倍降低，直接使用标签进行预测，性能超GNN( 二 )


训练时间和参数量百倍降低，直接使用标签进行预测，性能超GNN文章插图
更快的训练速度 ， 性能超过现有 GNN
与 GNN 或其他 SOTA 解决方案相比 ， 本文中的 C --tt-darkmode-color: #A3A3A3;">除了参数量变少之外 ， 真正的增益之处在于训练速度更快了 。 由于研究者在基础预测中没有使用图结构 ， 与其他模型相比 ， C --tt-darkmode-color: #A3A3A3;">具体而言 ， 与 OGB-Products 数据集上的 SOTA GNN 相比 ， 具有线性基础预测器的 C --tt-darkmode-color: #A3A3A3;">性能可视化
为了更好地理解 C&S 模型的性能 ， 研究者将 US County 数据集上的预测结果进行了可视化操作 ， 具体如下图 3 所示 。 正如预期的一样 ， 对于相邻 county 提供相关信息的节点而言 ， 残差关联往往会予以纠正 。
训练时间和参数量百倍降低，直接使用标签进行预测，性能超GNN文章插图



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