Mini-Batch Class Composition Bias in Link Prediction

Esta pesquisa revela uma heurística dependente de mini-batch em modelos populares de previsão de links baseados em GNNs, possibilitada por camadas de normalização em lote. Este viés pode levar a uma superestimação da capacidade dos modelos de aprender representações de grafo generalizadas, em vez de transferir as propriedades subjacentes do grafo.