GNNMerge: Merging of GNN Models Without Accessing Training Data
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Garg, Vipul, Thakre, Ishita, Ranu, Sayan |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
GnnXemplar: Exemplars to Explanations -- Natural Language Rules for Global GNN Interpretability
di: Armgaan, Burouj, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Armgaan, Burouj, et al.
Pubblicazione: (2025)
GNNX-BENCH: Unravelling the Utility of Perturbation-based GNN Explainers through In-depth Benchmarking
di: Kosan, Mert, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kosan, Mert, et al.
Pubblicazione: (2023)
Position: Graph Condensation Needs a Reset -- Move Beyond Full-dataset Training and Model-Dependence
di: Gupta, Mridul, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gupta, Mridul, et al.
Pubblicazione: (2026)
Mirage: Model-Agnostic Graph Distillation for Graph Classification
di: Gupta, Mridul, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Gupta, Mridul, et al.
Pubblicazione: (2023)
EUGENE: Explainable Structure-aware Graph Edit Distance Estimation with Generalized Edit Costs
di: Bommakanti, Aditya, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bommakanti, Aditya, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing the Inductive Biases of Graph Neural ODE for Modeling Dynamical Systems
di: Bishnoi, Suresh, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Bishnoi, Suresh, et al.
Pubblicazione: (2022)
GRAIL: Graph Edit Distance and Node Alignment Using LLM-Generated Code
di: Verma, Samidha, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Verma, Samidha, et al.
Pubblicazione: (2025)
NeuroCUT: A Neural Approach for Robust Graph Partitioning
di: Shah, Rishi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Shah, Rishi, et al.
Pubblicazione: (2023)
Bonsai: Gradient-free Graph Condensation for Node Classification
di: Gupta, Mridul, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gupta, Mridul, et al.
Pubblicazione: (2024)
Merging Models on the Fly Without Retraining: A Sequential Approach to Scalable Continual Model Merging
di: Tang, Anke, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tang, Anke, et al.
Pubblicazione: (2025)
MassiveGNN: Efficient Training via Prefetching for Massively Connected Distributed Graphs
di: Sarkar, Aishwarya, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sarkar, Aishwarya, et al.
Pubblicazione: (2024)
GRAPHGINI: Fostering Individual and Group Fairness in Graph Neural Networks
di: Sirohi, Anuj Kumar, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sirohi, Anuj Kumar, et al.
Pubblicazione: (2024)
Revealing Interpretable Failure Modes of VLMs
di: Chaudhary, Isha, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chaudhary, Isha, et al.
Pubblicazione: (2026)
MergeMix: Optimizing Mid-Training Data Mixtures via Learnable Model Merging
di: Wang, Jiapeng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Jiapeng, et al.
Pubblicazione: (2026)
DiskGNN: Bridging I/O Efficiency and Model Accuracy for Out-of-Core GNN Training
di: Liu, Renjie, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Renjie, et al.
Pubblicazione: (2024)
FreshGNN: Reducing Memory Access via Stable Historical Embeddings for Graph Neural Network Training
di: Huang, Kezhao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Huang, Kezhao, et al.
Pubblicazione: (2023)
Improved Sample Complexity For Diffusion Model Training Without Empirical Risk Minimizer Access
di: Gaur, Mudit, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gaur, Mudit, et al.
Pubblicazione: (2025)
Extra-Merge: Tracing the Rank-1 Subspace of Model Merging in Language Model Pre-Training
di: Zhou, Wenjie, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhou, Wenjie, et al.
Pubblicazione: (2026)
Panorama: Fast-Track Nearest Neighbors
di: Ramani, Vansh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ramani, Vansh, et al.
Pubblicazione: (2025)
Rudder: Steering Prefetching in Distributed GNN Training using LLM Agents
di: Sarkar, Aishwarya, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sarkar, Aishwarya, et al.
Pubblicazione: (2026)
Adaptive Graph Coarsening for Efficient GNN Training
di: Olshevskyi, Rostyslav, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Olshevskyi, Rostyslav, et al.
Pubblicazione: (2025)
Cyborg Data: Merging Human with AI Generated Training Data
di: North, Kai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: North, Kai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimization of GNN Training Through Half-precision
di: Tarafder, Arnab Kanti, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tarafder, Arnab Kanti, et al.
Pubblicazione: (2024)
Training-free Heterogeneous Model Merging
di: Xu, Zhengqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Zhengqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scalable Data Ablation Approximations for Language Models through Modular Training and Merging
di: Na, Clara, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Na, Clara, et al.
Pubblicazione: (2024)
CAT Merging: A Training-Free Approach for Resolving Conflicts in Model Merging
di: Sun, Wenju, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, Wenju, et al.
Pubblicazione: (2025)
LSM-GNN: Large-scale Storage-based Multi-GPU GNN Training by Optimizing Data Transfer Scheme
di: Park, Jeongmin Brian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Park, Jeongmin Brian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning Without Training
di: O'Dowd, Ryan
Pubblicazione: (2026)
di: O'Dowd, Ryan
Pubblicazione: (2026)
GNNBleed: Inference Attacks to Unveil Private Edges in Graphs with Realistic Access to GNN Models
di: Song, Zeyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Song, Zeyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
Merging Smarter, Generalizing Better: Enhancing Model Merging on OOD Data
di: Zhang, Bingjie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Bingjie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Provably Convergent Subgraph-wise Sampling for Fast GNN Training
di: Wang, Jie, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Jie, et al.
Pubblicazione: (2023)
Comprehensive Evaluation of GNN Training Systems: A Data Management Perspective
di: Yuan, Hao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yuan, Hao, et al.
Pubblicazione: (2023)
Model Merging via Data-Free Covariance Estimation
di: Hameed, Marawan Gamal Abdel, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hameed, Marawan Gamal Abdel, et al.
Pubblicazione: (2026)
Disrupting Model Merging: A Parameter-Level Defense Without Sacrificing Accuracy
di: Junhao, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Junhao, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fast and Effective GNN Training through Sequences of Random Path Graphs
di: Bonchi, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Bonchi, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2023)
GRID: Protecting Training Graph from Link Stealing Attacks on GNN Models
di: Lou, Jiadong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lou, Jiadong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Train Separately, Merge Together: Modular Post-Training with Mixture-of-Experts
di: Morrison, Jacob, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Morrison, Jacob, et al.
Pubblicazione: (2026)
Communication-free Sampling and 4D Hybrid Parallelism for Scalable Mini-batch GNN Training
di: Wei, Cunyang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wei, Cunyang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Represented Is Not Computed: A Causal Test of Candidate Algorithmic Intermediates in a Transformer
di: Darade, Ishita, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Darade, Ishita, et al.
Pubblicazione: (2026)
Exploring Training Data Attribution under Limited Access Constraints
di: Zhang, Shiyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Shiyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
GnnXemplar: Exemplars to Explanations -- Natural Language Rules for Global GNN Interpretability
di: Armgaan, Burouj, et al.
Pubblicazione: (2025) -
GNNX-BENCH: Unravelling the Utility of Perturbation-based GNN Explainers through In-depth Benchmarking
di: Kosan, Mert, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Position: Graph Condensation Needs a Reset -- Move Beyond Full-dataset Training and Model-Dependence
di: Gupta, Mridul, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Mirage: Model-Agnostic Graph Distillation for Graph Classification
di: Gupta, Mridul, et al.
Pubblicazione: (2023) -
EUGENE: Explainable Structure-aware Graph Edit Distance Estimation with Generalized Edit Costs
di: Bommakanti, Aditya, et al.
Pubblicazione: (2024)