arXiv 用逐层探针熵诊断图神经网络失效模式
原文标题：Diagnosing GNN Failure Modes with Layer-Wise Probe Entropy
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论文提出一种事后诊断方法：冻结已训练 GNN，对每层拟合独立线性探针并跟踪探针精度与归一化预测熵。实验表明逐层探针熵可区分有益、中性、有害的平滑，且熵退化起点能分离异配图结构失配与深度过平滑两类主要失效模式。
- 问题
- GNN只评估最后一层，无法看清信息在消息传递中如何演化与失效。
- 方法
- 冻结训练好的GNN，逐层拟合线性探针并跟踪精度与归一化预测熵。
- 结果
- 未给出量化结果
- 影响
- 提供区分异配结构失配与深度过平滑的诊断工具，可指导自适应深度与早退设计。
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