NIPS 2024 | 稀疏图Transformer

主要观点总结

本文介绍了名为“Even Sparser Graph Transformers”的论文，该论文提出了一种两阶段的训练过程，旨在解决图Transformer在处理大规模图时的内存需求大、效率低下的问题。作者通过实验证明其方法能够在减少内存需求的同时保持良好的性能。本文还详细描述了作者的方法，包括注意力分数估计器网络、归一化V的处理、更稀疏的注意力模式、使用水库采样进行更快的采样、批处理技术等。

关键观点总结

关键观点1: 论文提出了一个两阶段的训练过程，用于训练图Transformer模型。

第一阶段训练注意力分数估计器网络，用于估计更大网络的注意力分数；第二阶段使用这些分数在更稀疏的图上训练更宽的网络。

关键观点2: 作者提出了一种逐层稀疏化的方法，通过根据学习到的注意力分数进行采样，减少了每层的复杂度。

这种方法有助于减少内存消耗并提高模型的效率。

关键观点3: 作者采用了水库采样技术，提高了采样过程的效率，使GPU更友好并可并行化。

该技术显著改进了从注意力边中进行无放回采样的过程。

关键观点4: 论文通过实验证明了所提出方法的有效性，并在各种图数据集上实现了良好的性能。

此外，作者还讨论了模型的架构和训练过程中的一些改变，包括注意力分数估计器网络的训练、归一化V的处理等。

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