핵심 개념
다중 그래프 사전 훈련 작업을 효과적으로 통합하기 위해 가중치 및 선택을 분리하는 새로운 프레임워크를 제안합니다.
통계
이 논문은 ICLR 2024에서 발표되었습니다.
16개의 그래프 데이터셋을 사용하여 광범위한 실험을 수행했습니다.
WAS는 다른 선행 기법과 비교하여 우수한 성능을 보였습니다.
인용구
"이 논문은 다중 그래프 사전 훈련 작업을 효과적으로 통합하기 위해 가중치 및 선택을 분리하는 새로운 프레임워크를 제안합니다."
"중요성과 호환성 문제를 분리하여 처리하는 것이 성능 향상에 중요하며, 두 모듈이 분리되어야 함을 시연합니다."