BriefGPT - AI 论文速递
·
改进样本相似性图的对比学习中的 $\mathbb {X}$- 样本对比损失
💡
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
研究提出了一种名为GraphRank的图对比学习模型，通过引入基于排名的学习来测量相似度得分，成功解决了虚假负样本问题，并在多个图任务上展开了广泛实验，表现优异。
🎯
关键要点
-
对比学习在图学习领域受到广泛关注。
-
现有图对比学习方法需要大量负样本，导致虚假负样本问题。
-
引入基于排名的学习的模型GraphRank被提出。
-
GraphRank成功解决了虚假负样本问题。
-
GraphRank将时间复杂度从O(N^2)降低到O(N)。
-
GraphRank在多个图任务上进行了广泛实验，表现优异。
🏷️
标签
➡️
