近年、グラフ表現学習のためのグラフ事前学習が成功を収めている。本論文では、複数の事前学習タスクから得られた知識を統合する新しい枠組み「Weigh And Select (WAS)」を提案している。この枠組みでは、重み付けと選択という2つの協力プロセスがシャーレットワークによって結合されており、各インスタンスに最適なタスクの組み合わせを自動的に学習し、カスタマイズされたインスタンスレベルのタスク重み付け戦略が得られる。16個のグラフデータセットで行われた実験は、WASが他の主要な競合製品と同等以上の性能を発揮できることを示している。
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by Tianyu Fan,L... في arxiv.org 03-05-2024
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