Neues Paper erklärt und löst Überverdünnung in Graph Neural Networks
Ein kürzlich veröffentlichtes arXiv‑Paper (2508.16829v1) beleuchtet ein bislang wenig beachtetes Problem in Message Passing Neural Networks (MPNNs) – die Überverdünnung von Informationen. Während MPNNs bereits für das maschinelle Lernen auf Graphen unverzichtbar sind, leiden sie häufig unter Phänomenen wie Over‑Smoothing und Over‑Squashing. Der neue Beitrag zeigt, dass selbst innerhalb einer einzelnen Schicht die spezifischen Daten eines Knotens stark verwässert werden können.
