研究提出逐层探针熵诊断GNN失效模式方法

2026年10月19日，研究者在arXiv发表成果，提出一种通过逐层线性探针与归一化预测熵来诊断图神经网络（GNN）失效模式的事后分析方法。该方法在冻结训练好的模型后跟踪探针准确率与熵的变化，能够有效区分有益、中性与有害的平滑现象。实验结果表明，熵退化的起始阶段能够清晰分离两大主要失效模式，即异质图下的结构不匹配以及因网络过深引起的过度平滑问题。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。