Learned Attention or Mechanical Flattening? Diagnosing Index Gains in Spillover Networks
Este estudio demuestra que, si bien la adición de una capa de atención de grafos a un modelo de red de desbordamiento aumenta el índice de conectividad total, esta ganancia es probablemente un artefacto mecánico de redistribución de la varianza en lugar de una mejora genuina de la atención aprendida, ya que un simple encogimiento hacia una matriz uniforme logra resultados idénticos con un error menor.
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