论文分析随机特征 MPNN 跨图规模表达能力
原文标题：The Expressive Power of Random-Feature MPNNs Across Graph Sizes
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论文建立群体级规模一致逼近框架，研究带连续随机节点特征的消息传递神经网络（MPNN）。作者证明在初始特征 Lipschitz 界与图规模无关时，连续随机特征可量化为有限颜色且误差任意小，据此证明这类 MPNN 并非规模一致通用，并分析颜色与独立试验带来的表达力增益，以及其与高阶 Weisfeiler-Leman 方法的不可比性。
- 问题
- 随机特征 MPNN 跨图规模的表达能力边界不清。
- 方法
- 建立群体级规模一致逼近框架，将连续随机特征量化为有限颜色并迁移有限颜色可区分性限制。
- 结果
- 证明这类 MPNN 并非规模一致通用，并给出随机颜色 MPNN 与高阶 Weisfeiler-Leman 不可比的结论。
- 影响
- 为图神经网络选型提供理论边界，提醒随机特征并非万能，跨规模泛化需谨慎。
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