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그래프 레이블 노이즈 허용을 위한 ERASE: 그래프에서 오류 내성 표현 학습


핵심 개념
ERASE는 그래프 노이즈에 대한 오류 내성 표현 학습을 통해 더 강력한 딥러닝 모델을 제공합니다.
요약
딥러닝의 성공은 대규모 고품질 주석이 달린 데이터셋에 의존합니다. ERASE는 레이블 노이즈에 대한 오류 내성 표현 학습을 제안합니다. 노이즈 레이블을 사전 수정하고, 훈련 중에 프로토타입 가짜 레이블을 결합하여 표현을 업데이트합니다. 실험 결과에서 ERASE는 다른 기준선을 능가하고 확장성을 보입니다.
통계
ERASE는 다중 벤치마크에서 다른 방법론을 크게 능가합니다. ERASE는 대칭 및 비대칭 노이즈 시나리오에서 더 나은 성능을 보입니다.
인용구
"ERASE는 그래프 노이즈에 대한 오류 내성 표현 학습을 통해 더 강력한 딥러닝 모델을 제공합니다." - Ling-Hao Chen

에서 추출된 핵심 인사이트

by Ling-Hao Che... 에서 arxiv.org 03-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.08852.pdf
ERASE

더 깊은 문의

질문 1

ERASE가 다른 방법론을 능가하는 이유는 무엇인가요? ERASE는 label noise에 강건한 representation learning을 위해 error-resilient training objective를 최적화하는 새로운 관점을 제공합니다. 이 방법론은 label noise에 강건한 node representations을 학습하여 더 나은 일반화 성능을 달성합니다. 이를 통해, 다른 방법론보다 label noise에 대한 강건성을 향상시킵니다. 특히, 높은 label noise 비율 시나리오에서 ERASE는 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 betaslines보다 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