北京3000万投资基金公司转让
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北京3000万投资基金公司转让 田经理 I33-6679-28I3--怎样预训练GNN能实现更好的迁移效果?北邮等提出自监督预训练策略
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预训练与微调之间的差异能否缓解?来自北京邮电大学、腾讯、新加坡管理大学和鹏城实验室的研究者进行了分析研究,并提出了一种针对 GNN 的自监督预训练策略。
图神经网络(GNN)已经成为图表示学习的实际标准,它通过递归地聚集图邻域的信息来获得有效的节点表示。尽管 GNN 可以从头开始训练,但近来一些研究表明:对 GNN 进行预训练以学习可用于下游任务的可迁移知识能够提升 SOTA 性能。
但是,传统的 GNN 预训练方法遵循以下两个步骤:
1)在大量未标注数据上进行预训练;
2)在下游标注数据上进行模型微调。
由于这两个步骤的优化目标不同,因此二者存在很大的差距。
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北京3000万投资基金公司转让
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