実世界のグラフデータにおけるラベルノイズの影響に焦点を当て、TSSメソッドがトポロジカル情報を活用して情報量豊富なクリーンなノードを効果的に選択し、学習効率と汎化性能を向上させることが示されました。これにより、従来のサンプル選択方法が直面する課題に対処し、ラベルノイズに対する堅牢性が向上しました。
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by Yuhao Wu,Jia... às arxiv.org 03-05-2024
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