分子图网络不再整层读到底：PRISM 让每个原子自选消息传递深度，预训练 GIN 上六项指标四项改善
分子性质依赖不同尺度的化学环境，但图神经网络通常对所有原子固定同一传播深度。PRISM 用每个原子自身编码特征生成一个有界标量，把该原子在保留的各层消息传递状态上的权重定位成单峰分布，因此分配深度可解析、随标量单调变化。在相同骨架划分与调参预算下，从头训练的 PRISM 在 ESOL 与 FreeSolv 上取得最低或并列最低平均误差；接到预训练 GIN 上，它在六项终点中的四项优于只读最后一层。