提出节点级图神经网络架构搜索框架
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提出节点级图神经网络架构搜索框架
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报道摘要
提出节点级图神经架构搜索算法 N-GNAS，可在更新节点特征时为每个节点子集自动选择网络架构，并引入对比学习损失区分不同类别的样本特征。基于论文摘要，N-GNAS 在八个数据集的节点分类和图分类实验中优于现有 GNAS 方法及人工设计的 GNN，在 CiteSeer 数据集上准确率达到 78.26%。
摘自 arXiv · cs.AI
最新进展10月7日 09:58
N-GNAS 节点级图神经架构搜索框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv · cs.AIN-GNAS 节点级图神经架构搜索框架
提出节点级图神经架构搜索算法 N-GNAS，可在更新节点特征时为每个节点子集自动选择网络架构，并引入对比学习损失区分不同类别的样本特征。基于论文摘要，N-GNAS 在八个数据集的节点分类和图分类实验中优于现有 GNAS 方法及人工设计的 GNN，在 CiteSeer 数据集上准确率达到 78.26%。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。