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Your Discrete Graph Diffusion Model is Secretly Memorizing
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Discrete graph diffusion models memorize training data when reverse diffusion conditions on corrupted training graphs, despite appearing to generalize normally.
- Pourquoi ça compte
- Relevant for engineers building or deploying graph generation models who need to verify whether models learn generalizable patterns or rely on memorization.
- Vigilance
- Memorization is conditional and hidden during normal inference, only surfacing when trajectories condition on corrupted training examples, making standard evaluations miss it.
- kernel
- edge
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