arXiv · ML· Yue Dai, Sarah Zhou, Youtao Zhang·· 6 小时前AI 评分27
RAFT：面向时序图神经网络训练的重度感知输入过滤框架
RAFT: Redundancy-Aware Input Filtering for Temporal Graph Neural Network Training
AI 导读
提出 RAFT 框架，通过追踪节点记忆变化识别冗余输入，在时序图神经网络中应用。 平均减少 35.23% 的训练输入量，最多可降低 97.11%，训练时间最多减少 52.56%。 该优化几乎不改变模型精度，适用于多种时序图学习任务。
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