本篇研究提出并研究了图卷积神经网络 (GNNs) 的图压缩问题，旨在将原始大图压缩成小型合成图以提高神经模型训练的时间性能，通过优化梯度匹配损失和设计一种策略同时压缩节点特征和结构信息，有效地将不同图数据集压缩成信息丰富的较小图并将其用于训练各种 GNN 体系结构，测试结果在 Reddit 上可达到 95.3％，在 Flickr 上可达到 99.8％，在 Citeseer 上可达到 99.0％，同时将其图的尺寸缩小了 99.9％以上。

Oct, 2021

通过特征基匹配合成图 (GCEM) 方法，我们解决了现有方法在图神经网络 (GNN) 的合成图上存在的泛化能力差的问题，通过匹配真实图和合成图的特征基，消除了 GNN 的谱偏差，并保留了图的结构信息，大大缩小了不同 GNN 之间的性能差距。

Oct, 2023

图神经网络 (GNNs) 在处理大规模图时遇到了显著的计算挑战，这严重限制了它们在各种应用中的效力。为了解决这个限制，图压缩成为一种有前景的技术，它构建一个小的合成图以有效地训练 GNNs 并保持性能。然而，由于节点之间的拓扑结构，图压缩仅限于压缩观测训练节点及其相应的结构，因此缺乏处理未见数据的能力。因此，在推理阶段仍需要原始大图进行信息传递，导致了大量的计算需求。为了解决这个问题，我们提出了映射感知的图压缩 (MCond)，明确学习原始节点到合成节点的一对多映射，以无缝地将新节点整合到合成图中进行归纳表示学习。这使得直接在合成图上进行信息传播比在原始大图上更高效。具体而言，MCond 采用了交替优化方案，具有来自传统的和归纳的角度的创新损失项，促进了图压缩和节点映射学习之间的相互促进。大量实验证明了我们方法在归纳推理中的有效性。在 Reddit 数据集上，与基于原始图的对照方法相比，MCond 在推理速度上实现了高达 121.5 倍的加速和 55.9 倍的存储需求降低。

Jul, 2023

通过简化图卷积网络在图浓缩过程中的度量对齐方法，提出了一种简化的图浓缩方法，该方法在性能表现上与现有方法相当，并且在速度上能够实现高达 10 倍的加速。

Mar, 2024

通过解释性自表示图结构重构的方法，GCSR 在显式地融入原始图结构的过程中，通过重构可解释的自表示图结构，解决了在训练大规模图上的图神经网络时，节点特征优化、构建可解释图结构的问题。

Mar, 2024

本文提出了一种基于概率图模型和单步梯度匹配的高效数据集压缩方法，能够在保持性能的前提下将数据集大小缩减 90%。

Jun, 2022

对图形凝聚进行了全面而深入的研究，提出了 GC 的四个关键评估标准，并详细讨论了优化策略和凝聚图生成这两个关键组成部分，同时介绍了 GC 在各领域的应用和未来研究中的挑战与观点。

Jan, 2024

本文提出了一种名为数据集精简的数据高效学习方法，该方法从大量数据中学习到一组信息丰富的合成样本来训练深度神经网络，并将此目标表述为深度神经网络权重梯度匹配问题，此技术在计算机视觉基准测试中表现出较高性能，并且在有限的内存和计算宝贵的情况下实现了不俗的成绩。

Jun, 2020

本研究提出了条件生成矩匹配网络 (CGMMN)，基于条件最大均值差距 (CMMD) 标准，学习给定一些输入变量的条件分布，学习采用随机梯度下降，梯度通过反向传播计算。我们在广泛的任务上评估了 CGMMN，包括预测建模、上下文生成和贝叶斯暗知识，这些任务通过学习相对较小的 CGMMN 学生网络从贝叶斯模型中提炼知识。结果表明，在所有任务中都具有竞争性的性能。

Jun, 2016

我们提出了一种新颖的结构广播图数据集蒸馏（SGDD）方案，通过将原始的结构信息广播到生成的合成图中，明确地防止忽视原始的结构信息，并验证了该设计的有效性和必要性。

Oct, 2023