「Invertible Graph Aggregation Can Increase ReLU Readout Width」の著者稿と，コード・再現資料をGitHubで公開しました．
公開した研究と資料
近傍の情報を混ぜた後でも特徴量全体の情報が保たれる場合に，各ノードを読む浅い分類器には，より多くの隠れユニットが必要になり得ることを，木状グラフの構成で示しました．対象は，全ノードで共有する1隠れ層ReLU分類器です．この層の隠れユニット数を「幅」と呼びます．
著者稿はv1.0.1，コード・再現資料はv1.0.0として公開しています．論文と再現手順は，以下の公開版・リポジトリから参照できます．
論文・公開情報
- 論文
- Invertible Graph Aggregation Can Increase ReLU Readout Width
- 著者
- Hiroyasu Usami，Masanori Tsukamoto，Kohei Hashiguchi
- 著者稿
- 著者プレプリント v1.0.1（GitHub先行公開）
- コード・再現資料
- v1.0.0
- 投稿
- IEEE Access（2026年10月25日投稿済み）