关系深度学习的固定传播简单基线
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基于摘要分析。arXiv:2610.20534研究关系数据库预测是否需要复杂架构，对象是时序异构关系图，并非EEG或BCI。方法先以固定低通传播聚合特征，再训练MLP；随后另建连接目标实体的任务特定元图，通过Correct-and-Smooth利用历史标签修正、平滑预测。 作者报告：在RelBench分类与回归任务中，邻域过滤特征MLP在多数任务上优于仅用目标实体属性的MLP，并恢复异构GNN的相当一部分性能；历史标签传播进一步改善结果。摘要未给出具体指标、数值、时间划分和统计信息，均尚未验证。 本次新增材料未提供可核对的版本差异。局限是标签传播依赖额外元图构造，历史标签可用范围及消融证据尚未验证。平台分析：现有证据不足以认定其全面替代异构GNN，也不能外推为已验证的BCI效果。
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- arXiv · 架构与算子精选重新审视关系深度学习的简单基线
基于摘要分析。本文研究关系数据库预测任务是否需要复杂架构，核心贡献是将固定低通特征传播、MLP 与 Correct-and-Smooth 组合为简单的关系深度学习（RDL）基线，分别利用目标实体属性、关系属性及历史标签中的预测信号。 原研究对象是表示为时序异构图的关系数据库，而非 EEG 或 BCI。方法先在关系实体图上进行固定低通特征传播，再训练 MLP 预测；随后在连接目标实体的任务特定元图上，利用 Correct-and-Smooth 和历史标签修正、平滑预测。该流程将特征聚合与标签传播分开，有助于分析性能究竟来自关系信息、历史标签，还是可学习的复杂架构。 作者报告，在 RelBench 的分类与回归任务中，使用邻域过滤特征的 MLP 在多数任务上优于仅使用目标实体特征的 MLP，并能恢复异构 GNN 的相当一部分性能；Correct-and-Smooth 利用历史标签后进一步改善结果。摘要未提供具体指标、数值或任务划分，不能据此认定其全面替代异构 GNN。作者指出，关系实体图并不直接指定目标实体之间的连接，因此标签传播需要另行构造元图，规范化元图构造是关键挑战。传播参数、时间切分、历史标签的可用范围、消融及统计信息尚未验证。 平台推测（待验证）：若 EEG 任务具有可合理定义的试次或记录关系图，可检验“固定特征传播后接简单预测器”是否构成有竞争力的基线；这不等同于已验证的 EEG 效果。迁移需重定义图边与时间约束，并确保标签传播仅使用部署时可得的历史标签。低信噪比可能造成错误邻接，跨被试差异可能引入负迁移，小数据下图构造也可能不稳定。一个可证伪的小实验是在固定跨会话划分下，对比原始特征 MLP、传播特征 MLP，以及仅使用训练期历史标签的修正版本。已有 EEG 相关工作尚未检索确认。
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