Neues Paper erklärt, wie Graphstruktur GNN-Algorithmen beeinflusst
Ein kürzlich auf arXiv veröffentlichtes Manuskript (arXiv:2508.14338v1) untersucht die Wechselwirkung zwischen Lernalgorithmen und der zugrunde liegenden Graphstruktur in Graph Neural Networks (GNNs). Die Autoren konzentrieren sich dabei auf das allgemeine Lernverhalten – also die Generalisierung bei verrauschten Daten – anstatt nur auf die Konvergenzrate im interpolierenden, rauschfreien Szenario.
