最近、GNNは多くのグラフ関連タスクで前例のない成功を収めています。しかし、GNNは他のニューラルネットワークと同様にラベルが不足しています。したがって、最近の取り組みでは、大規模な未ラベルグラフでGNNを事前学習し、未ラベルグラフから得られた知識を対象とする下流タスクに適応させようとしています。提案されたS2PGNNは、与えられた事前学習済みGNNと下流データに適した微調整フレームワークを自動的に設計します。この作業の主な貢献は次の通りです:1. GNN微調整戦略を体系的に探求しました。2. 事前学習済みGNN用にS2PGNNを提案しました。3. S2PGNNで新しい検索空間を提案しました。4. S2PGNNがパフォーマンス向上に役立つことが示されました。
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by Zhili Wang,S... a las arxiv.org 03-04-2024
https://arxiv.org/pdf/2308.06960.pdfConsultas más profundas