Mini-Batch Class Composition Bias in Link Prediction

Esta investigación revela una heurística dependiente de mini-lotes en modelos populares de predicción de enlaces basados en GNNs, habilitada por capas de normalización por lotes. Este sesgo puede llevar a una sobreestimación de la capacidad de los modelos para aprender representaciones de grafos generalizadas, en lugar de transferir las propiedades subyacentes del grafo.