arXiv 提出循环 GNN 与 Loop-Freeze-Steer，提升图规模泛化
原文标题：Looped GNNs Beyond Fixed Depth: Graph Size Generalization and Parameter-Efficient Adaptation
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论文研究从小图训练泛化到大图的问题，提出参数共享的循环 GNN 架构并归纳六种方案，区分深度扩展、微调与冻结引导的作用。作者提出 Loop-Freeze-Steer（LFS），冻结预训练处理器并学习小型控制器引导重复应用，以远少于全量微调的可训练参数在合成任务与芯片布局任务上取得精度与参数效率的平衡。
- 问题
- 小图训练的 GNN 难以泛化到需要更多迭代步数的大图。
- 方法
- 参数共享的循环 GNN 反复应用同一局部更新规则，并提出冻结处理器、只学小型控制器的 Loop-Freeze-Steer。
- 结果
- 在合成任务与芯片布局任务上取得精度与可训练参数量的更优权衡；未给出具体数字。
- 影响
- 大图推理可用极少可训练参数扩展有效深度，降低重训练成本。
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