Не просто переосмысление: обнаружение эффекта камеры Echo в графических неуральных сетях

arXiv:2609.06521v1 Annualce Type: New Humbary: Oversmothing — хорошо известный способ отказа граф-невральных сетей (GNS). Однако в большинстве существующих диагностических систем используются показатели глобального агрегирования, которые не отражают неоднородную динамику передачи сообщений. На графиках реального мира вырисовывается ярко выраженная структура общины, и передача сообщений осуществляется по двум временным интервалам: представления быстро падают внутри общин и медленно пересекают их. Это создает серьезный пробел, в котором представления внутри общин могут стать неразличимыми, пока сохраняется межобщинное разделение; это — способ провала, который мы называем эффектом «Эхо камеры». Для количественной оценки этого эффекта мы введем индекс " Эхо Камера &qt; (ИЭИ), который побит на парные расстояния между членами общины и показывает, когда глобальная энергия уменьшается при сохранении межобщинного разделения. ИКИ далее показывает, что механизмы удержания элементов могут сохранять эхоуглубление в условиях нашего теоретического анализа. Т