Core Concepts
Graph-Neuronale Netzwerke stehen vor Herausforderungen wie Ungleichgewicht, Lärm, Datenschutz und OOD-Szenarien in der realen Welt.
Abstract
Die Forschung untersucht die Anwendung von Graph-Neuronalen Netzwerken in verschiedenen Bereichen und die Herausforderungen, die in der realen Welt auftreten. Es werden Lösungen für Ungleichgewicht, Lärm, Datenschutz und Out-of-Distribution-Szenarien diskutiert.
- Graph-Neuronale Netzwerke haben in verschiedenen Bereichen Erfolg gezeigt.
- Herausforderungen in der realen Welt beeinträchtigen die Leistung von GNN-Modellen.
- Lösungen für Ungleichgewicht, Lärm, Datenschutz und OOD-Szenarien werden erforscht.
Stats
Signifikante Sätze mit wichtigen Zahlen oder Metriken:
In realen Szenarien stehen GNN-Modelle vor verschiedenen Herausforderungen, die ihre Leistung beeinträchtigen können.
Die Lösungen für diese Herausforderungen erfordern beträchtliche Anstrengungen, um die Leistung von GNN-Modellen in der Praxis zu verbessern.